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glmer e colinearidade
by Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil 16 Ago '15

16 Ago '15

Amigos de R, FIz um modelo logistico multinivel com a função glmer. Depois um parecerista fez alguns comentários pertinentes a respeito da modelagem e um deles é que há razões para acreditar que ha variáveis colineares. Há alguma função que testa colinearidade em objetos criados pela glmer? Procurei aqui e não achei. Eu estava habituado a usar a rms::vif (variance inflation factor). Mas so funciona para objetos classe rms. Alguma dica de como fazer isso? Abraço, Pedro Brasil

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Como analisar várias variáveis ao mesmo tempo com o R
by Ederson Civardi 15 Ago '15

15 Ago '15

*Obrigado Walmes por vossa ajuda. Irei consultar as funções apply que sugeriu.* *Quero fazer testes de hipóteses, Anova, regressões, testar pressuposições, transformações, entre outras e utilizar a mesma rotina, porém para várias variáveis em estudo. Desde que sejam possíveis de serem realizadas.* *Att.* *Ederson*

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Como analisar várias variáveis ao mesmo tempo com o R
by Ederson Civardi 13 Ago '15

13 Ago '15

Prezados(as) Estou com um problema que, talvez seja banal para muitos, mas não sei como faze-lo. Minha dúvida ou problema é de como analisar várias variáveis ao mesmo tempo no R, utilizando uma rotina comum a todas? Tem algum exemplo ou rotina que seja possível executar as análise de diversas variáveis ao mesmo tempo? Desde já agradeço. *Ederson*

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Dúvida no ajuste de modelo de GEE para dados binários, longitudinais
by Gilenio Borges Fernandes 11 Ago '15

11 Ago '15

Prezados(as) Ajustei o seguinte modelo de GEE para dados binários, longitudinais: load(https://dl.dropboxusercontent.com/u/73337918/d6.rda) attach(d6) d6$REF_P <- as.factor(d6$REF_P) d6$TCM_PRE <- as.factor(d6$TCM_PRE) d6$TCM_REL <- as.factor(d6$TCM_REL) d6$MAN_CON <- as.factor(d6$MAN_CON) d6$MAN_PER <- as.factor(d6$MAN_PER) d6$EST_CIV <- as.factor(d6$EST_CIV) d6$GR_ESC <- as.factor(d6$GR_ESC) d6$GR_OCUP <- as.factor(d6$GR_OCUP) d6$GR_ESCP <- as.factor(d6$GR_ESCP) d6$INT_PGOV <- as.factor(d6$INT_PGOV) d6$INT_PPRE <- as.factor(d6$INT_PPRE) d6$INT_PART <- as.factor(d6$INT_PART) d6$GR_DCAP <- as.factor(d6$GR_DCAP) d6$RESC_ANT <- as.factor(d6$RESC_ANT) # d6$GR_ESC <- relevel(d6$GR_ESC, ref="LE_FI") d6$REG_MES <- relevel(d6$REG_MES, ref="Ms_Mt") library(geepack) mod6c <- geeglm(RES_CONT ~ GR_ESC+GR_OCUP+SEXO+MAN_PER+REF_P+ TCM_PRE+TCM_REL+INT_PGOV+INT_PPRE+REG_MES+GR_DCAP+IDHM_PNUD+RESC_ANT,id = MUNIC, data = d6, family = binomial(link=logit), corstr = "ar1") summary(mod6c) Coefficients: Estimate Std.err Wald Pr(>|W|) (Intercept) 1.54944 0.58054 7.123 0.00761 ** GR_ESCFC_MI 0.05587 0.15362 0.132 0.71610 GR_ESCMC_SI 0.25302 0.12323 4.215 0.04006 * GR_ESCSC_PG 0.47851 0.15347 9.722 0.00182 ** GR_OCUP2 -0.01318 0.19240 0.005 0.94540 GR_OCUP3 -0.49723 0.20344 5.974 0.01452 * GR_OCUP4 0.20693 0.18915 1.197 0.27397 GR_OCUP5 0.05465 0.13705 0.159 0.69005 GR_OCUP6 -0.16555 0.20084 0.679 0.40979 GR_OCUP7 0.25329 0.22578 1.259 0.26192 GR_OCUP8 -0.56514 0.20535 7.574 0.00592 ** GR_OCUP9 0.11389 0.23092 0.243 0.62187 GR_OCUP10 -0.32457 0.16519 3.860 0.04944 * SEXOM -0.38449 0.15291 6.322 0.01192 * MAN_PER2 -0.02760 0.08483 0.106 0.74493 MAN_PER3 0.89274 0.22867 15.241 9.46e-05 *** REF_P2 -0.90280 0.16081 31.516 1.98e-08 *** TCM_PRE2 0.32531 0.17539 3.440 0.06362 . TCM_PRE3 1.10453 0.38724 8.136 0.00434 ** TCM_PRE4 0.07393 0.16962 0.190 0.66292 TCM_PRE5 0.45656 0.17748 6.618 0.01010 * TCM_PRE6 -1.07012 0.43169 6.145 0.01318 * TCM_REL2 -0.88695 0.22036 16.202 5.69e-05 *** TCM_REL3 -0.51005 0.23513 4.706 0.03006 * TCM_REL4 -0.20505 0.21699 0.893 0.34466 TCM_REL5 0.05124 0.26072 0.039 0.84418 TCM_REL6 -0.53652 0.27731 3.743 0.05303 . TCM_REL7 -0.49148 0.21464 5.243 0.02204 * TCM_REL8 0.21678 0.21973 0.973 0.32385 TCM_REL9 0.32581 0.31959 1.039 0.30799 TCM_REL10 0.59204 0.25881 5.233 0.02216 * TCM_REL11 -0.06144 0.22802 0.073 0.78759 TCM_REL12 -0.51748 0.28703 3.250 0.07140 . INT_PGOV1 -0.86442 0.37774 5.237 0.02211 * INT_PGOV2 -0.62852 0.39466 2.536 0.11126 INT_PPRE1 1.07552 0.37019 8.441 0.00367 ** INT_PPRE2 0.94990 0.43197 4.836 0.02788 * REG_MESMs_CN -0.29830 0.19545 2.329 0.12696 REG_MESMs_CS -0.25052 0.22930 1.194 0.27460 REG_MESMs_EO 0.01757 0.31662 0.003 0.95575 REG_MESMs_Nd -0.41248 0.20274 4.139 0.04190 * REG_MESMs_S -1.09423 0.22003 24.732 6.59e-07 *** REG_MESMs_VSF -0.68058 0.26449 6.621 0.01008 * GR_DCAP2 0.05559 0.15406 0.130 0.71821 GR_DCAP3 -0.02412 0.18018 0.018 0.89351 GR_DCAP4 0.21081 0.21921 0.925 0.33622 GR_DCAP5 0.62488 0.22953 7.412 0.00648 ** GR_DCAP6 0.60297 0.74007 0.664 0.41522 IDHM_PNUD -2.48469 0.77384 10.310 0.00132 ** RESC_ANT1 1.60297 0.08113 390.413 < 2e-16 *** Não consegui entender os resultados seguintes: INT_PGOV1 -0.86442 0.37774 5.237 0.02211 * INT_PGOV2 -0.62852 0.39466 2.536 0.11126 .............................................. > tapply(fitted(mod6c), INT_PGOV, mean) 0 1 2 0.6868 0.7403 0.7717 > tapply(predict(mod6c), INT_PGOV, mean) 0 1 2 0.9619 1.2828 1.4899 A variável categórica INT_PGOV tem três níveis: 0, 1, e 2. O R coloca o 0 como baseline. Se o preditor linear e o valor ajustado da resposta são maiores nos níveis 1 e 2 de INT_PGOV, as estimativas dos parâmetros correspondentes a (INT_PGOV1:-0.86442) e (INT_PGOV2: -0.62852) não deviam ser positivas ????. Alguém tem alguma ideia? Desde já agradeço qualquer comentário. Att. -- Gilênio Borges Fernandes Professor Associado IV (Aposentado) Professor Adjunto A (Substituto) Universidade Federal da Bahia Instituto de Matemática Departamento de Estatística Av. Adhemar de Barros, s/n – Ondina. 40.170-110 - Salvador - BA, Brasil Tel.: (071)3283-6340/6341/6337 Fax: (071)3283-6336 URL: http://lattes.cnpq.br/6764860618464860

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Modelo Linear Misto + Regressão Truncada no R
by Carolina Pena 11 Ago '15

11 Ago '15

Boa tarde a todos, Preciso ajustar um modelo linear misto no R, o problema é que minha variável resposta varia de 0 a 5 (ela é contínua nesse intervalo, mas há vários casos de 5, por exemplo). Para cada indivíduo, há várias medições da resposta, por isso gostaria de utilizar um modelo misto. Tentei utilizar o pacote nlme do R, o comando "lme", ou seja, ajustei um modelo linear misto ignorando o fato dos dados serem truncados em 0 e 5. O gráfico de resíduos (resíduos versus fitted) não é uma nuvem aleatória em torno de zero, os resíduos parecem formar uma espécie de losango com centro em zero e o histograma apresenta uma cauda à esquerda. Com isso, minha pergunta é: há algum pacote no R no qual eu conseguiria ajustar um modelo linear misto na situação em que a variável resposta é truncada? Eu encontrei dois pacotes que ajustam regressão truncada, mas nenhum deles permite o ajuste de um modelo misto. Desde já agradeço! Um abraço, Carolina

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Ordenar vetor Y por fator X
by Andre Oliveira 10 Ago '15

10 Ago '15

Bom, existe alguma forma mais elegante de fazer esta ordenação? Pode ser por fator e população ou fator, região e população. Tentei sem sucesso com. dados[order(dados$fator,dados$pop2007, decreasing=T),] dput(dados) structure(list(fator = structure(c(2L, 10L, 12L, 5L, 6L, 8L, 11L, 9L, 13L, 1L, 7L, 3L, 4L), .Label = c("Campinas", "Feira de Santana", "Guarulhos", "Jaboatão" , "Niterói" , "Nova Iguaçu" , "Osasco", "Recife", "Rio de Janeiro", "Salvador", "Santo André" , "São Paulo" , "Sorocaba"), class = "factor"), região = structure(c(1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L), .Label = c(" NE", " SE"), class = "factor"), estado = structure(c(1L, 1L, 5L, 3L, 3L, 2L, 4L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 2L), .Label = c(" BA", " PE", " RJ", " SP", " SP "), class = "factor"), pop2007 = c(544113L, 2714119L, 11104712L, 476669L, 858150L, 1528970L, 676846L, 6178762L, 590846L, 1073020L, 724368L, 1289047L, 661901L)), .Names = c("fator", "região", "estado", "pop2007"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -13L)) dados[order(dados$estado,dados$pop2007,decreasing=T),] fator região estado pop2007 9 Sorocaba SE SP 590846 3 São Paulo SE SP 11104712 7 Santo André SE SP 676846 2 Salvador NE BA 2714119 8 Rio de Janeiro SE RJ 6178762 6 Recife NE PE 1528970 11 Osasco SE SP 724368 5 Nova Iguaçu SE RJ 858150 4 Niterói SE RJ 476669 13 Jaboatão NE PE 661901 12 Guarulhos SE SP 1289047 1 Feira de Santana NE BA 544113 10 Campinas SE SP 1073020 André Oliveira Souza. Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES

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For loop
by Carolina Magda Roma 10 Ago '15

10 Ago '15

Olá, Estou trabalhando neste código aqui: Código: # Para selecionar o vm_data>0 rownames.positive <- function(data, i) { return <- colnames(data)[!is.na(data[i,])] } # Para selecionar os rets>0 rownames.positive1 <- function(data, j) { return <- colnames(data)[!is.na(data[j,])] } valid.tickers <- function(vm_data,rets, years, years1) { #years = rownames(vm_data), years1 = rownames(rets) nomeativos <- list() for (i in 1:dim(vm_data)[[1]]){ for (j in 1: dim(rets)[[1]]){ # i=2; j=42 a <- rownames.positive(vm_data, years[i]) b <- rownames.positive1(rets[,a], years1[j]) nomeativos[[j]] <- b }} names(nomeativos)<-years1[1:j] return(nomeativos) } Estou tentando fazer dois filtros em um banco de dados, no qual primeiro verifico se existe vm_data>0 através da função rownames.positive e, consequentemente, para os ativos que passaram neste filtro, aplico a função rownames.positive1 para identificar rets>0. Com isso, uso a função valid.tickers para aplicar os dois filtros e retornar uma lista com apenas os ativos (AT) válidos. Minhas variáveis vm_data e rets estao abaixo: vm_data At1 At2 At3 At4 At5 At6 2000-01-01 NA 7.478553 106.05138 154.9142 246.72923 84.74537 2000-02-01 56.45321 22.248116 49.97758 124.3428 100.43189 57.89444 2000-03-01 10.53851 222.545990 15.49008 36.3656 47.19245 51.59810 head(rets,10) At1 At2 At3 At4 At5 At6 2000-01-01 -0.84032326 1.18251249 0.2791886 -0.3506028 -1.2780974 0.61644019 2000-01-03 1.93239850 -0.05272626 0.2532625 1.3811129 1.1809074 -2.00703218 2000-01-04 0.56596405 0.36471560 1.2898374 1.0211276 -1.0492678 -0.13936848 2000-01-05 -0.72244969 -2.13653307 0.6436690 -1.4931114 1.4653181 -0.65127247 2000-01-06 -0.15135535 -1.15261317 0.1577168 0.1466359 1.4614018 1.29129399 2000-01-07 0.08811143 -0.93320399 -0.6568275 -1.1365693 -0.1147392 1.16723028 2000-01-08 -1.01018908 -0.79147444 -0.2458063 0.6530664 -0.2351105 -1.56632861 2000-01-10 -1.41642902 -0.73998066 NA -0.1959526 1.6433762 -1.83665410 2000-01-11 -1.88839674 -1.07155233 -0.9909747 1.5976778 1.1155120 0.02490766 2000-01-12 -0.68444922 -0.69488280 -0.3216356 0.0174740 -0.2322832 0.48464970 tail(rets) At1 At2 At3 At4 At5 At6 2000-02-29 -0.061260477 0.3558457 1.0351393 0.5690812 -0.5696858 -0.4889139 2000-03-01 1.023446137 0.2470349 0.2481944 0.7226727 0.9731186 -0.6501507 O problema que não estou conseguindo resolver é que meu "for" para o contador j está errado. Quero que para cada i (mês) de vm_data selecionar apenas os rets>0 para os dias desse respectivo mês usando contador j. Da forma como está no meu código valid.tickers está retornando através de nomeativos que na data $'2000 - 01 - 01 os AT de 1 a 6 passaram nos dois filtros, o que não é verdade, pois para todo o mês 01, o AT1 já não deveria aparecer, pois a variável vm_data na linha 1 tem AT1 = NA. Assim, valid.tickers parece armazenar apenas o i=3 para j= 1:dim(rets)[[1]], pois se eu fizer manualmente i=1 e j=1, o resultado está correto, mas quando uso o "for" não. Portanto, como posso fazer i=1,2 e 3 sendo que para cada i quero delimitar que o contador j possa varrer apenas aquelas observações da variável rets nas quais o mês e ano de rets são iguais aos de i? Quero um resultado final com uma lista de length=52, que é a dim(rets)[[1]], no qual, por exemplo, nomeativos[[j]] = b retorne que $'2000-01-01' os AT de 2 a 6 sao válidos (pois, vm_data para o mês 01 no AT1 = NA e no rets todos os demais AT são maiores que zero), de igual maneira, $'2000-02-18' retorne apenas os AT 1, 2, 4, 5 e 6 (pois, não há NA no vm_data para o mês 2, mas há um NA na variável rets para o AT3 nessa data). Obrigada pela ajuda!

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Teste para assimetria para duas amostras
by Victor Eduardo 10 Ago '15

10 Ago '15

Pessoal, existe algum pacote que trabalha com teste de assimetria? No meu caso eu tenho interesse em verificar se os meus dados são assimétricos. Quero comparar se uma amostra tem a mesma assimetria de outra amostra. Existe algo que trabalhe com isso? Atenciosamente, Victor Eduardo

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Dificuldades com o modelo de regressão linear múltipla usando o gls.
by Alice Peres 09 Ago '15

09 Ago '15

Estou usando um modelo de regressão múltipla no R com o gls, mas preciso usar a função predict para estimar uma variável futura. Só que essa função predict não aceita gls. Alguém pode me ajudar ? Abs

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Dúvida com lógica booleana
by Franklin Januario da Silva 07 Ago '15

07 Ago '15

Boa tarde Srs. Estou iniciando com a linguagem R e me deparei com uma situação da qual não tenho tido êxito em solucionar, preciso iterar sobre um vetor e onde houver valores NA substituí-los por 0, isso porque ao executar a função getValues da biblioteca raster sobre uma linha que contenha em algumas das células o valor NA, e tentar obter o somatório destas, o R me retorna NA, vou tentar ser mais claro: Tenho o seguinte vetor: > vetor [1] 575 618 558 549 499 487 450 412 382 342 365 254 311 362 312 335 339 267 300 350 527 555 561 545 [25] 597 580 548 576 624 664 632 NA 539 567 574 611 660 763 658 599 577 543 514 409 364 374 361 354 [49] 454 555 620 617 559 559 NA NA 544 560 Se eu fizer sum(vetor) obtenho isso: > sum(vetor) [1] NA Então tentei iterar sobre o vetor substituindo os valores NA por 0: > for (i in 1:length(vetor)){ + if (vetor[i]==NA){ + vetor[i]<-0}} Error in if (vetor[i] == NA) { : valor ausente onde TRUE/FALSE necessário > Pensei que talvez fosse necessário criar um objeto com o valor NA para realizar a comparação, criei o "vazio", mas obtenho o mesmo erro: > vazio [1] NA > for (i in 1:length(vetor)){ + if (vetor[i]==vazio[1]){ + vetor[i]<-0}} Error in if (vetor[i] == vazio[1]) { : valor ausente onde TRUE/FALSE necessário > Algum sugestão? Grato. [http://www.cerradinho.com/CBio.png] Franklin Januario da Silva Agricola 64 3634-2806 64 9979-0608 cerradinho.com.br<http://www.cerradinho.com.br>

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