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Traçar linha representando a média em gráfico ggplot2
by Marcelo Laia 11 Nov '20

11 Nov '20

Colegas, Estou usando a rotina abaixo para produzir gráficos de Altura ~ DAP em um fatorial com Clones em diferentes Espaçamentos. O código ficou assim: ggplot( dat , aes(x=DAP, y=Altura, color=as.factor(Espacamento) )) + geom_point(size=1) + facet_grid(Espacamento ~ Clone) + theme(legend.position="none") Como eu faço para traçar a média do DAP (y) e da Altura (x) em cada grid? É possível simular o código acima com os pacotes e código abaixo: library(ggplot2) head(mtcars) ggplot( mtcars , aes(x=mpg, y=wt, color=as.factor( cyl ))) + geom_point(size=1) + facet_grid( cyl ~ gear) + theme(legend.position="none") Obrigado -- Marcelo

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Modelo Misto - Análise Experimento Switchback
by Fernando Souza 07 Nov '20

07 Nov '20

Boa tarde pessoal, Estou analisando um experimento em Switchback com vacas leiteiras e estou com duvidas sobre a montagem do modelo. Gostaria da ajuda de vocês. O experimento comparou dois tratamentos A e B. Utilizou 30 vacas, porém as vacas não foram avaliadas simultaneamente. 10 vacas entraram no momento 1, 10 entraram no momento 2 e 10 entraram no momento 3. As vacas dentro de cada momento foram sorteadas para uma das duas sequencias possíveis A-B-A ou B-A-B, sendo a sequencia aplicadas em 3 períodos diferentes de igual duração. Entendo que o desenho experimental desse trabalho é semelhante ao descrito nesse trabalho: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022030287802734 (https://link.getmailspring.com/link/6AAC746E-76FD-40C3-9BB7-28232AAC3000@ge…) sendo o block os momentos (1,2 e 3) Porém nesse trabalho os autores utilizam o PROC GLM dos SAS. Eu no entanto desejo analisá-lo através da abordagem dos modelos mistos, com a função lme{nlme} Fiz o seguinte modelo e gostaria de uma opinião para saber se o modelo está correto? Se não como posso melhorá-lo dados<-structure(list(Bloco = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("1", "2", "3"), class = "factor"), Ordem = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("1", "2"), class = "factor"), Periodo = c(1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L), Tratamento = structure(c(1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L), .Label = c("A", "B"), class = "factor"), Sequencia = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("1", "2"), class = "factor"), Vacas = structure(c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 8L, 8L, 8L, 9L, 9L, 9L, 10L, 10L, 10L, 11L, 11L, 11L, 12L, 12L, 12L, 13L, 13L, 13L, 14L, 14L, 14L, 15L, 15L, 15L, 16L, 16L, 16L, 17L, 17L, 17L, 18L, 18L, 18L, 19L, 19L, 19L, 20L, 20L, 20L, 21L, 21L, 21L, 22L, 22L, 22L, 23L, 23L, 23L, 24L, 24L, 24L, 25L, 25L, 25L, 26L, 26L, 26L, 27L, 27L, 27L, 28L, 28L, 28L, 29L, 29L, 29L, 30L, 30L, 30L), .Label = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", "14", "15", "16", "17", "18", "19", "20", "21", "22", "23", "24", "25", "26", "27", "28", "29", "30"), class = "factor"), Leite = c(18.28, 15.73, 14.96, 16.08, 15.64, 15.41, 16.21, 15.52, 14.93, 17.29, 14.52, 12.98, 13.28, 12.57, 12.31, 21.82, 19.28, 18.75, 16.69, 15.15, 14, 17.11, 15.51, 14.73, 15.38, 14.77, 13.37, 15.21, 14.46, 13.5, 12.67, 11.91, 11.55, 15.78, 14.68, 14.61, 13.29, 12.12, 11.77, 17.32, 14.81, 14.66, 16.13, 14.81, 14.29, 14.94, 13.45, 13.09, 15.27, 12.36, 11.29, 14.02, 13, 12.06, 15.25, 14.9, 14.59, 12.44, 11.8, 11.56, 12.56, 12.22, 7.68, 15.15, 14.56, 10.08, 14.26, 13.34, 10.21, 13.56, 12.85, 8.9, 14.09, 14.63, 11.52, 17.7, 17.24, 14.89, 16.69, 16.28, 12.25, 12.66, 12.14, 9, 18.74, 18.23, 14.98, 17.62, 17.4, 15.67), Per = structure(c(1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L), .Label = c("1", "2", "3" ), class = "factor")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -90L)) #install.packages("nlme") library(nlme) options(contrasts=c("contr.sum","contr.poly")) controle<-lmeControl(maxIter = 200, msMaxIter = 200,opt = 'optim') mlme <- lme(Leite ~Tratamento,random=~1|Bloco/Vacas/Per,control=controle, data=dados) anova(mlme,type='marginal')

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Criando uma função [HELP]
by Diego Vieira 02 Nov '20

02 Nov '20

Olá pessoal, Se possível, gostaria da ajuda de alguém para fazer uma função que subtrai e adicione alternadamente os valores. O conjunto de dados é: 10, 20, 25, 35, 45, 65, 44. A função deverá fazer o seguinte: Cálculo 1: 10 - 20 + 25 - 35 + 45 = 25 Cálculo 2: 20 - 25 + 35 - 45 + 65 = 50 Cálculo 3: 25 - 35 + 45 - 65 + 44 = 14 . O resultado dos cálculos [25, 50 e 14] gostaria que fosse salvo em um novo data.frame e em uma única coluna. Gostaria, também, que a função tivesse um argumento que controlasse o tamanho dos subconjuntos dos valores. Nesse caso, o tamanho é 5, para cada subconjunto dos cálculo 1, 2 e 3. -- Diego dos Santos Vieira

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tidyverse e vroom: Leitura de informações alvo em um arquivo *txt e também computo de informação ausente
by ASANTOS 29 Set '20

29 Set '20

Prezados membros, Surgiu um novo problema para a extração de informações em um arquivo *txt quando eu tenho que computar também quando eu não tenho determinada informação (lca) e preciso considerar isso no meu data.frame final. Em meu exemplo: #Pacotes library(vroom) library(tidyverse) #Download dos dados myfile <- vroom("https://raw.githubusercontent.com/Leprechault/yolov3ants/master/result_imgv…") As informações alvo são: 1) No caso quando ocorreu o evento lca o padrão das linhas é: imgval/sample_21915.jpg: Predicted in 7337.147000 milli-seconds. lca: 65.648048% left_x: 0 top_y: 18 width: 13 height: 27 lca: 45.191948% left_x: 71 top_y: 31 width: 7 height: 12 End Então meu data.frame precisa receber a informação: image lca sample_21915.jpg 1 sample_21915.jpg 1 2) Quando não ocorrer o evento lca, o padrão das linhas será diferente: Start processing imgval/sample_3908.jpg imgval/sample_3908.jpg: Predicted in 7282.433000 milli-seconds. End E nesse caso o meu data.frame precisa receber a seguinte informação: image lca sample_3908.jpg 0 Gostaria de saber ideias de como filtrar essa informação e especialmente do que fazer para gerar os zeros, se o meu data.frame final que preciso, após a análise da informação de 100 imagens deve ser: image lca sample_14715 1 sample_3101 0 sample_5769 0 sample_21884 1 sample_4163 0 sample_20368 0 sample_20371 0 sample_3370 0 sample_4434 0 sample_20888 1 sample_19295 1 sample_22196 0 ... sample_20314.jpg 0 Antecipadamente agradeço, Alexandre -- Alexandre dos Santos Geotechnologies and Spatial Statistics applied to Forest Entomology Instituto Federal de Mato Grosso (IFMT) - Campus Caceres Caixa Postal 244 (PO Box) Avenida dos Ramires, s/n - Vila Real Caceres - MT - CEP 78201-380 (ZIP code) Phone: (+55) 65 99686-6970 / (+55) 65 3221-2674 Lattes CV: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 ResearchGate: www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10 Publons: https://publons.com/researcher/3085587/alexandre-dos-santos/ --

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Dúvida para conversão de um output em *txt para data.frame usando tidyverse [NÃO FORMATADO]
by ASANTOS 29 Set '20

29 Set '20

Estou com um problema para criar um dataframe a partir de um conjunto de duas linhas de interesse, sendo: library(tidyverse) myfile<-read_lines("https://raw.githubusercontent.com/Leprechault/yolov3ants/master/yolov3-lca_…") head(myfile) Em algumas parte do meu arquivo eu tenho trechos que quero extrair que são: #Last accuracy mAP(a)0.5 = 73.10 % #1585: 0.299288, 0.423193 avg loss, 0.001000 rate, 3.927486 seconds, 101440 images Nesses pontos eu quero remover as informações: mAP(a)0.5 = 73.10 % (na primeira linha), 1585: e 0.423193 avg loss (da linha seguinte) e criar um dataframe final que seria: # iteration avg_loss mAP # 1585 0.423193 73.10 mas quando tento remover a informação de interesse e por ser beginner no tidyverse, não tenho sucesso, sendo a minha tentativa no sentido de: names_col2 <- c("iteration", "avg_loss", "mAP") mydf <- myfile %>% str_subset("Last accuracy mAP(a)0.5 =") %>% enframe(name = NULL) %>% separate(col = value, into = names_col2, sep = "[=,]") %>% mutate_all(parse_number) head(as.data.frame(mydf)) Alguém poderia me dar uma luz? Obrigado e abraços, Alexandre -- Alexandre dos Santos Geotechnologies and Spatial Statistics applied to Forest Entomology Instituto Federal de Mato Grosso (IFMT) - Campus Caceres Caixa Postal 244 (PO Box) Avenida dos Ramires, s/n - Vila Real Caceres - MT - CEP 78201-380 (ZIP code) Phone: (+55) 65 99686-6970 / (+55) 65 3221-2674 Lattes CV: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 ResearchGate: www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10 Publons: https://publons.com/researcher/3085587/alexandre-dos-santos/ --

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Dúvida para conversão de um output em *txt para data.frame usando tidyverse
by ASANTOS 29 Set '20

29 Set '20

Estoucomumproblemaparacriarumdataframeapartirdeumconjuntodeduaslinhasdeinteresse, sendo: library(tidyverse) myfile<-read_lines("https://raw.githubusercontent.com/Leprechault/yolov3ants/master/yolov3-lca_…") head(myfile) Emalgumaspartedomeuarquivoeutenhotrechosquequeroextrairquesão: #Last accuracy mAP(a)0.5 = 73.10 % #1585: 0.299288, 0.423193 avg loss, 0.001000 rate, 3.927486 seconds, 101440 images Nessespontoseuqueroremoverasinformações:mAP@0.5 = 73.10 % (naprimeiralinha), 1585:e0.423193avgloss (dalinhaseguinte) ecriarumdata.framefinalqueseria: # iteration avg_loss mAP # 1585 0.423193 73.10 # ... masquandotentoremoverainformaçãodeinteresseeporserbeginnernotidyverse, nãotenhosucesso, sendoaminhatentativana seguinte direção: names_col2 <- c("iteration", "avg_loss", "mAP") mydf <- myfile %>% str_subset("Last accuracy mAP(a)0.5 =") %>% enframe(name = NULL) %>% separate(col = value, into = names_col2, sep = "[=,]") %>% mutate_all(parse_number) head(as.data.frame(mydf)) Alguémpoderiamedarumaluz? Obrigado, Alexandre -- Alexandre dos Santos Geotechnologies and Spatial Statistics applied to Forest Entomology Instituto Federal de Mato Grosso (IFMT) - Campus Caceres Caixa Postal 244 (PO Box) Avenida dos Ramires, s/n - Vila Real Caceres - MT - CEP 78201-380 (ZIP code) Phone: (+55) 65 99686-6970 / (+55) 65 3221-2674 Lattes CV: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 ResearchGate: www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10 Publons: https://publons.com/researcher/3085587/alexandre-dos-santos/ --

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Assimetria
by ana paula coelho madeira 24 Set '20

24 Set '20

Prezados, Bom dia! Gostaria de sugestões de como plotar uma densidade com assimetria negativa. Desde já agradeço! At.te Ana Paula

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Diferença entre o teste de normalidade normalidade sobre a variável resposta e sobre a aov() dos dados em função da variável explicativa
by ASANTOS 22 Ago '20

22 Ago '20

Prezados Membro do R-br, Gostaria de saber a diferença entre realizar: 1) Análise de normalidade sobre a variável resposta x <- rep(seq(from=10, to=50, by=0.5),6) y1 <- rnorm(length(x), mean=10, sd=1.5) y1.res<-y1-mean(y1) shapiro.test(y1.res) # Shapiro-Wilk normality test # #data: y1.res #W = 0.99688, p-value = 0.4787 2) Sobre a análise de variância do modelo em função da variável explicativa y1.av<-aov(y1 ~ x) shapiro.test(y1.av$res) # Shapiro-Wilk normality test # #data: y1.av$res #W = 0.99736, p-value = 0.6338 Obrigado, Alexandre -- Alexandre dos Santos Geotechnologies and Spatial Statistics applied to Forest Entomology Instituto Federal de Mato Grosso (IFMT) - Campus Caceres Caixa Postal 244 (PO Box) Avenida dos Ramires, s/n - Vila Real Caceres - MT - CEP 78201-380 (ZIP code) Phone: (+55) 65 99686-6970 / (+55) 65 3221-2674 Lattes CV: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 ResearchGate: www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10 Publons: https://publons.com/researcher/3085587/alexandre-dos-santos/ --

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Mudar eixo numérico para labels
by Diogo Jerônimo 10 Ago '20

10 Ago '20

Gente, mais uma dúvida, para isso o exemplo abaixo (em vermelho): Item=c("Lote1","Lote2","Lote3","Lote4","Lote5") R1=c(8.30,5.69,3.55,1.29,0.01)R2=c(7.70,5.62,3.36,1.28,0.01)Título="Análise de Linearidade"CR=seq(1:mean(length(R1),length(R2))) dados=data.frame(Item,R1,R2,CR)i=1 for (i in (1:nrow(dados))){dados$MRES[i]=mean(c(dados$R1[i],dados$R2[i]))i=i+1}dados$CR2=(dados$CR)^2 dados$CR3=(dados$CR)^3 dados$reglin=as.numeric(matrix(predict(lm(MRES~CR,data=dados)))) valmax=trunc(max(max(dados$MRES),max(dados$reglin)),2)+1 minesc=0maxesc=valmaxplot(c(min(dados$CR),max(dados$CR)),c(minesc,maxesc),type="n",main=Título,xlab="",ylab="") points(dados$CR,dados$MRES,col="blue",pch=16,cex=1.8)lines(dados$CR,dados$MRES,col="blue",lwd=2)points(dados$CR,dados$reglin,col="green",pch=16,cex=1.8)lines(dados$CR,dados$reglin,col="green",lwd=2) No exemplo, com esses dados, fiz um gráfico de pontos e linhas. sendo que como era de esperar, ele vai apresentar valores numéricos nas duas colunas. O que queria saber é se é possível substituir no eixo "x" os números 1,...5, pelos labels de texto que aparecem na variável "Item" ("Lote 1",..., Lote5). Tentei mudar transformando o "class" de CR de "numeric" para "factor", mas não deu certo... Obrigado novamente pela atenção!!! Diogo JerônimoBacharel em Ciências Estatísticas - ENCE/IBGEMestre em Metrologia - PUC-Rio/PósMQICONRE: 8514 - SÉRIE Ahttp://lattes.cnpq.br/8996149312896520

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Artigo sobre p.value
by Luiz Roberto Martins Pinto 10 Ago '20

10 Ago '20

Bom dia. Há algum tempo alguém encaminhou para a lista um artigo sobre p.value. O autor se referiu ao artigo como "o artigo que ele sempre quiz escrever", ou algo parecido. Eu tive problema no computador e perdi. Peço ajuda para acessar este artigo. Outros artigos temáticos sobre p.value também serão bem-vindos. Grato. Luiz Roberto. Luiz Roberto Martins Pinto Prof. Pleno/DCET/UESC Laboratório de Estatística Computacional Universidade Estadual de Santa Cruz Ilhéus-Bahia-Brasil luizroberto.uesc(a)gmail.com skype: lrmpinto http://lattes.cnpq.br/2732314327604831 "*The s**cience exists because there are patterns. * * The patterns exist because God created them*. * The statistic exists to research the patterns that God created.*"

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