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GeoXp <variocloudmap>
by Felinto COSTA 05 Nov '14

05 Nov '14

Prezados. Não consigo rodar a função acima sobre minha base de dados (1 variável/648 posições). O GeoXp só consegue retornar a nuvem/mapa/quadro de comando se eu eliminar cerca de 200 dados. Acima de 450 dados ele começa a retornar a mensagem: "não é possível alocar vetor com mais de xGB" (para 500 dados o x é de 3.8GB, para 648 dados o x é de 11GB). Tanto meu PC quanto o notebook possuem 8GB de RAM e trabalha em 64b (sistema e R). Minha dúvida é se esse problema se trata da arquitetura do pacote (insanável até atualização por parte do autor), de meu PC (8GB são tão pouco assim?) ou se o tamanho dos meus dados é grande (não creio). Há algum outro pacote que associe à nuvem o mapa da distribuição dos dados para identificação pontual? Abs. e obrigado pela colaboração.

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Dúvida
by Vanessa Felix 04 Nov '14

04 Nov '14

Alguém poderia me ajudar a passar esse comando de SAS pra R, tem que usar mtos if's e não tô conseguindo acertar. SELECT; WHEN(V0602=2) DO; *(FREQUENTA A ESCOLA); SELECT; WHEN(V6003=1) DO; *(REGULAR DE PRIMEIRO GRAU); SELECT; WHEN (V6030=1) DO;*(DURAÇÃO DO ENSINO FUNDAMENTAL = 8 ANOS); SELECT; WHEN(V0605=1) EDUCA3=0; WHEN(V0605=2) EDUCA3=1; WHEN(V0605=3) EDUCA3=2; WHEN(V0605=4) EDUCA3=3; WHEN(V0605=5) EDUCA3=4; WHEN(V0605=6) EDUCA3=5; WHEN(V0605=7) EDUCA3=6; WHEN(V0605=8) EDUCA3=7; OTHERWISE EDUCA3=100; Desde já obrigada, -- ------------------------------------------------------------------------------------------ Vanessa Felix do Nascimento Sergio Graduada em Estatística - ICE/UFJF Mestranda em Saúde Coletiva - IMS/UERJ Assistente de pesquisa I - Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada – IPEA (32) 8854-4881 / 9142-8428 (21) 97656-3448 -------------------------------------------------------------------------------------------

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Função likfitBGCCM e predict
by Jacqueline Cantú 04 Nov '14

04 Nov '14

Caros,Usando os comando que seguem (os quais estão disponíveis em: http://www.leg.ufpr.br/geoR/tutorials/CCM.R)Gostaria de saber como proceder para obter a predição espacial para a segunda variável (y2), uma vez que essa rotina me fornece apenas os valores da predição da primeira variável (y1). require(geoR)set.seed(30)all.coords <- round(cbind(runif(200), runif(200)), dig=3)set.seed(111); ind1 <- sample(1:200, 120) coords1 <- all.coords[ind1,]set.seed(222); ind2 <- sample(1:200, 80) coords2 <- all.coords[ind2,] ## Model parameters:mu1 <- 10; mu2 <- 50sigma01 <- 2; sigma1 <- 1.5; sigma02 <- 8; sigma2 <- 6phi0 <- 0.2; phi1 <- 0.15; phi2 <- 0.25 ## Model parameters (reparametrised)sigma <- sigma01nu1 <- sigma1/sigmaeta <- sigma02/sigma; nu2 <- sigma2/sigma ## Simulating model componentsS0 <- grf(grid=all.coords, cov.pars=c(sigma, phi0))$dataS1 <- grf(grid=coords1, cov.pars=c(sigma1, phi1))$dataS2 <- grf(grid=coords2, cov.pars=c(sigma2, phi2))$data ## Y1 and Y2 datay1 <- as.geodata(cbind(coords1,10+S0[ind1]+S1))y2 <- as.geodata(cbind(coords2,50+S0[ind2]+S2)) ## maximum likelihood estimationfit12 <- likfitBGCCM(y1, y2, ini.s=c(2,1.5,8,6), ini.phi=c(.2,.15,.25), control=list(trace=T))fit12 ## Predictionlocs <- cbind(c(0.2, 0.5, 0.7, 0.2), c(0.3, 0.5, 0.2, 0.8))pred12 <- predict(fit12, loc=locs) Att, Jacqueline.

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Seria um caso de R inferno?
by Jose Claudio Faria 03 Nov '14

03 Nov '14

Olá, Estava preparando um material didático para aulas de introdução à estatística, na parte das variáveis aleatórias contínuas e me deparei com um problema que ainda não encontrei resposta. Seria um caso de R inferno? # Função de densidade: chisq fchisq <- function(x, n) (1/(2^(n/2)*gamma(n/2)))*x^(n/2-1)*exp(-x/2) par(mfrow=c(1, 2)) plot(fchisq(x=1:100, n=10)) curve(dchisq(x, 10), col='red', lw=2, add=TRUE, n=1e3) ## OK: a função fchisq está correta! plot(fchisq(x=seq(0, 50, len=100), n=10)) curve(dchisq(x, 10), col='red', lw=2, add=TRUE, n=1e3) ## ? Gastei um bom tempo para perceber que o uso de "seq" não é correto nesses casos. Ab, ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Jose Claudio Faria Estatistica UESC/DCET/Brasil joseclaudio.faria at gmail.com Telefones: 55(73)3680.5545 - UESC 55(73)9966.9100 - VIVO 55(73)9100.7351 - TIM 55(73)8817.6159 - OI ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\

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Re: [R-br] Função likfitBGCCM e predict
by Jacqueline.cantu 03 Nov '14

03 Nov '14

Ao trocar y1por y2 todos os parâmetros da função mudam.. Por se tratar do modelo bivariado BGCCM os parâmetros não deveriam ser os mesmos? Enviado por Samsung Mobile "walmes ." <walmeszeviani(a)gmail.com> wrote: Não é só uma questão de trocar y1 por y2 em todas as ocorrências, e vice versa? À disposição. Walmes. Em 03/11/2014 16:23, "Jacqueline Cantú" <jacqueline.cantu(a)hotmail.com> escreveu: Caros, Usando os comando que seguem (os quais estão disponíveis em: http://www.leg.ufpr.br/geoR/tutorials/CCM.R) Gostaria de saber como proceder para obter a predição espacial para a segunda variável (y2), uma vez que essa rotina me fornece apenas os valores da predição da primeira variável (y1). require(geoR) set.seed(30) all.coords <- round(cbind(runif(200), runif(200)), dig=3) set.seed(111); ind1 <- sample(1:200, 120) coords1 <- all.coords[ind1,] set.seed(222); ind2 <- sample(1:200, 80) coords2 <- all.coords[ind2,] ## Model parameters: mu1 <- 10; mu2 <- 50 sigma01 <- 2; sigma1 <- 1.5; sigma02 <- 8; sigma2 <- 6 phi0 <- 0.2; phi1 <- 0.15; phi2 <- 0.25 ## Model parameters (reparametrised) sigma <- sigma01 nu1 <- sigma1/sigma eta <- sigma02/sigma; nu2 <- sigma2/sigma ## Simulating model components S0 <- grf(grid=all.coords, cov.pars=c(sigma, phi0))$data S1 <- grf(grid=coords1, cov.pars=c(sigma1, phi1))$data S2 <- grf(grid=coords2, cov.pars=c(sigma2, phi2))$data ## Y1 and Y2 data y1 <- as.geodata(cbind(coords1,10+S0[ind1]+S1)) y2 <- as.geodata(cbind(coords2,50+S0[ind2]+S2)) ## maximum likelihood estimation fit12 <- likfitBGCCM(y1, y2, ini.s=c(2,1.5,8,6), ini.phi=c(.2,.15,.25), control=list(trace=T)) fit12 ## Prediction locs <- cbind(c(0.2, 0.5, 0.7, 0.2), c(0.3, 0.5, 0.2, 0.8)) pred12 <- predict(fit12, loc=locs) Att, Jacqueline. _______________________________________________ R-br mailing list R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.

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separador decimal e milhar
by Cleber N.Borges 03 Nov '14

03 Nov '14

Prezados, Boa Tarde... Tenho uma tabela de valores monetários em que há: 1) separação decimal por vírgula e 2) separação de milhar por ponto. como ler isso direto no R? Pensei na função read.table, porém só vi a opção *dec=","* e nada para a questão da separação de casa de milhar. Agradeço antecipo pela ajuda Cleber Exemplo de linhas: 1 2.195,46 666,66 0,00 1.436,83 46,03 20,94 25,00 200.000,00 2 2.238,43 666,66 0,00 1.479,95 45,88 20,94 25,00 199.333,34 3 2.233,33 666,66 0,00 1.475,00 45,73 20,94 25,00 198.666,68

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dados Facebook
by Vinicius Brito Rocha 03 Nov '14

03 Nov '14

Senhores, alguém já extraiu informação do facebook com o R? O pacote Rfacebook está com problemas. Abs -- *Vinicius Brito Rocha.* *Estatístico e Atuário * *M.Sc. Engenharia de Produção/PO* *Ph.D. Estudante Sistemas Computacionais*

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Dúvida teórica sobre hipótese nula e alternativa
by Fernando Antonio de souza 02 Nov '14

02 Nov '14

Caros colegas Não sei se é uma questão ingênua, me ocorreu agora e queria uma opinião. A hipótese nula representa a hipótese comumente aceita e que o pesquisador deseja provar ser falsa. Esta hipótese não necessariamente expressa igualdade de dois tratamentos ou da media da população a um valor pre-determinado. Por exemplo se é sabido q dois tratamentos são diferentes e você deseja demonstrar q são iguais, a hipótese nula não é de igualdade mas de diferença. Estou certo? Como procedo na Anova uma vez q a hipótese nula no R é de igualdade? Penso q conduzo a analise da mesma forma só q meu interesse estará em aceitar a hipótese nula ao invés de rejeita-la . Não deveria o software permitir a definição da hipótese nula pelo usuário?

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Legenda mapa erro padrão predição krigagem
by Helder Gramacho 31 Out '14

31 Out '14

Olá pessoal boa noite, Na figura estão representados o erro padrão de predição de duas krigagens obtidas a partir dos seguintes comandos: # mapa da esquerda image(kr.ln.vti.ha,val=sqrt(kr.ln.vti.ha$krige.var),ylim=c(-10,110),xlim=c(1,80),col=rev(heat.colors(10)),ylab="Coordenada N",xlab="Coordenada E") legend.krige(x.leg=c(0,80),y.leg=c(-8,0),val=sqrt(kr.ln.vti.ha$krige.var),col=rev(heat.colors(10))) # mapa da direita image(kr.vp.mod.2.1.sar,val=sqrt(kr.vp.mod.2.1.sar$krige.var),ylim=c(-10,110),xlim=c(1,80),col=rev(heat.colors(10)),ylab="Coordenada N",xlab="Coordenada E") legend.krige(x.leg=c(0.81,83.74),y.leg=c(-8,0),val=sqrt(kr.vp.mod.2.1.sar$krige.var),col=rev(heat.colors(10))) Como dá para perceber, os intervalos de representação das cores são diferentes, como o objetivo é compará-las o ideal é que o intervalo fosse o mesmo para ambas. É possível fixar o intervalo de representação para geração dos dois mapas? Como? [image: Imagem inline 1] Desde já agradeço a ajuda, *Hélder Gramacho * Recife-PE / *agrohelder(a)gmail.com <agrohelder(a)hotmail.com>*

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Teste de hipoteses para assimetria e curtose.
by Andre Oliveira 30 Out '14

30 Out '14

Pessoas,estou buscando como testar as hipóteses para os coeficientes de assimetria e curtose. Aqui eu consigo os coeficientes mas não tenho o teste. require(e1071) x=c(72, 70, 77, 60, 67, 69, 68, 66, 65, 71, 69) kurtosis(x,type=1)+3 skewness(x,type=1) Para assimetria gostaria de testar se o coeficiente B1 difere de 0 (Um teste de normalidade o suficiente?) Para curtose preciso testar se B2 difere de 3. Alguém tem alguma sugestões? E só mesmo para colocar em minha notas de aulas. 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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