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Alocação de memória
by Ari Clecius 23 Set '14

23 Set '14

Prezados colegas da lista, estava tentando rodar este exemplo quando tive problema de alocação de memória, alguém poderia me ajudar a resolver? Att, Ari Clecius Alves de Lima Engenheiro Químico Me. Engenharia Civil (085)88412345 (085)33669042 #CMR processador: Intel(R) Core(TM) i3 CPU M380 @2.53GHz Memória instalada(RAM): 4,00 GB (utilizável:2,93) Sistema oeracional de 32 Bits R version 3.1.1 (2014-07-10) -- "Sock it to Me" Copyright (C) 2014 The R Foundation for Statistical Computing Platform: i386-w64-mingw32/i386 (32-bit) N <- 100000000 x <- runif(N) y <- runif(N) ok <- sum(x^2 + y^2 < 1) mc.pi <- 4 * ok / N sprintf("pi = %.6lf\n", mc.pi) #1ª tentativa >N <- 100000000 >x <- runif(N) > y <- runif(N) Error: cannot allocate vector of size 762.9 Mb In addition: Warning messages: 1: In runif(N) : Reached total allocation of 1535Mb: see help(memory.size) 2: In runif(N) : Reached total allocation of 1535Mb: see help(memory.size) 3: In runif(N) : Reached total allocation of 1535Mb: see help(memory.size) 4: In runif(N) : Reached total allocation of 1535Mb: see help(memory.size) > ok <- sum(x^2 + y^2 < 1) Error: cannot allocate vector of size 762.9 Mb In addition: Warning messages: 1: Reached total allocation of 1535Mb: see help(memory.size) 2: Reached total allocation of 1535Mb: see help(memory.size) 3: Reached total allocation of 1535Mb: see help(memory.size) 4: Reached total allocation of 1535Mb: see help(memory.size) > mc.pi <- 4 * ok / N Error: object 'ok' not found > sprintf("pi = %.6lf\n", mc.pi) Error in sprintf("pi = %.6lf\n", mc.pi) : object 'mc.pi' not found memory.size(2900) 2ª tentativa > N <- 100000000 > x <- runif(N) Error: cannot allocate vector of size 762.9 Mb > y <- runif(N) Error: cannot allocate vector of size 762.9 Mb > ok <- sum(x^2 + y^2 < 1) Error: cannot allocate vector of size 762.9 Mb > mc.pi <- 4 * ok / N Error: object 'ok' not found > sprintf("pi = %.6lf\n", mc.pi) Error in sprintf("pi = %.6lf\n", mc.pi) : object 'mc.pi' not found

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alternativa à função xcorr do Matlab no R
by Paulo Nogueira Starzynski 23 Set '14

23 Set '14

Olá colegas de lista. Tenho em mãos um programa escrito para Matlab e estou tentando fazer uma versão para R. O projeto faz parte de uma migração de longo prazo que talvez façamos no longo prazo. Como muitos conhecem "de vista" os registros de eletrocardiograma vou contextualizar meu problema, que consiste em detectar o instante em que ocorrem os batimentos do coração. Tenho em mãos um script em Matlab que detecta os "picos do ECG" (que na verdade se chama complexo QRS). Ele faz isso baseado na correlação cruzada entre o vetor contendo o eletrocardiograma completo e um vetor menor contendo apenas um complexo QRS. A função xcorr do Matlab faz "correr" o vetor menor através do maior, apontando os picos de correlação no instante da coincidência (ocorrência do complexo QRS). Estou tentando fazer o mesmo no R com através da *stats:: ccf*, mas sem sucesso, porque ela exige séries de tamanhos iguais. Alguém já resolveu esse problema? Procurei bastante e não achei alternativa. Aceito sugestões e se for preciso posso enviar um CRM. Obrigado! *==================================* *Paulo Nogueira Starzynski, B.Sc.*Estudante de Mestrado em Fisiologia Geral Laboratório de Fisiologia Teórica (LFT) Instituto de Biociências Universidade de São Paulo

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alinhamento de texto em grafico
by Leonardo Monteiro 23 Set '14

23 Set '14

Prezados, eu gostaria de saber se é possivel alinhar o texto no grafico, por exemplo, alinhando pelo valor do eixo 'x': x<- 1:10 y<- 1/x plot(x, y) text(6, 0.8, 'exemplo1') text(6, 0.9, 'exemplo 50') os textos 'exemplo1' e 'exemplo50' ficaram desalinhados.. é possivel alinhar "a esquerda", ou a primeira letra do texto por um valor do eixo x? obrigado,

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duvidas ( rotacionar a escala no eixo y para que fique os numeros fiquem na horizontal
by Eric Leandro 22 Set '14

22 Set '14

Pessoal boa noite, Como faço para rotacionar a escala do eixo y para que os numeros aparecem horizontalmente em relacão ao eixo y. E como faço para colocar o eixo 0 na vertical do gráfico att. plot(declividademediam,TSS, xlab="Declividade média (m)",ylab="Conc SST (mg/L)",pch=16,xlim=range(0:1200),ylim=range(0:400)) Att Eric Pereira. Bsc. Engenharia Ambiental - UfV / Bsc Enviromental Engineer UFV (University of Viçosa - Brazil) Mestre em Clima e Ambiente - INPA / Msc Climate and Environment (INPA) Programa de Grande Escala da Biosfera-Atmosfera na Amazônia (LBA project)

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duvidas ( rotacionar a escala no eixo y para que fique os numeros fiquem na horizontal
by Eric Leandro 22 Set '14

22 Set '14

Pessoal boa noite, Como faço para rotacionar a escala do eixo y para que os numeros aparecem horizontalmente em relacão ao eixo y. E como faço para colocar o eixo 0 na vertical do gráfico att. plot(declividademediam,TSS, xlab="Declividade média (m)",ylab="Conc SST (mg/L)",pch=16,xlim=range(0:1200),ylim=range(0:400)) Att Eric Pereira. Bsc. Engenharia Ambiental - UfV / Bsc Enviromental Engineer UFV (University of Viçosa - Brazil) Mestre em Clima e Ambiente - INPA / Msc Climate and Environment (INPA) Programa de Grande Escala da Biosfera-Atmosfera na Amazônia (LBA project)

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Agrupar linhas pela primeira letra
by Fátima Lima Paula 19 Set '14

19 Set '14

Olá pessoal. Tenho um df assim: id=c("ana","pedro","maria","teresa","monica","jorge","mario","raquel","marcus") idade=c("67","68","76","84","60","62","79","81","80") diag=c("A110","A112","A134","A560","B123","B165","C123","D123","D345") df1=data.frame(id,idade,diag) Quero criar uma nova coluna chamada categ de forma que fique assim: os diag que começam com A ficam "categA" os diag que começam com B ficam "categB" E assim por diante. Alguém poderia me ajudar? Obrigada Fátima -- "Minha felicidade depende da qualidade dos meus pensamentos"

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geracao de numeros aleatorios representativos de estacoes virtuais
by Leonardo Monteiro 18 Set '14

18 Set '14

Pessoal, tenho a ideia de gerar pares de numeros, como representativos de localizacao geografica (lat, long) para alguns locais do Brasil...de preferencia uma grade regular para um estado especifico do Brasil.. existe algum pacote que faça isso? obrigado, Leonardo

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Plotar perfil de umidade no solo ao longo do ano
by Wenceslau Teixeira 18 Set '14

18 Set '14

Caros colegas do R, muito bacana o script disponibilizado para traçar os perfis de umidade do solo. Será útil para nós. Só gostaria de trocar as cores, com valores mais alto (umido) para azul e valores mais baixos (solo seco) para vermelho, assim o gráfico fica mais cognitivo. Alguém sabe como mudar as cores ? Cordialmente, Wenceslau Teixeira Embrapa Solos library(repmis) # reads text data directly from dropbox - no need to download any file # read data url <- 'https://dl.dropboxusercontent.com/u/27700634/precip.txt' tmp <- repmis::source_data(url, sep = '', header = TRUE) # convert julian day to date date <- as.Date(tmp$julian, origin='2011-12-31') data <- cbind(date, tmp) head(data) # define vector with depth of soil layers depths <- c(0.05,0.10,0.20,0.30, 0.40,0.60,0.80,1.00, 1.50,2.00,2.50) # teste com lattice cols <- ncol(data):4 levelplot(as.matrix(data[, cols]), aspect = "fill", xlab = "date", ylab = "soil Moist.", scales = list(x = list(at = which(date %in% pretty(date)), labels = pretty(date)), y = list(at = length(cols):1, labels = depths)), contour = T) # Plot soil moisture profile # como são profundidades (abaixo da superfície) use a convenção de z negativo # acrescentei a chuva, precisa ajustar ylabels, mtext() resolve x11() op <- par(mar = c(3,4,12,3)) plot <- filled.contour(date, sort(-depths), as.matrix(data[, cols]), ylab = expression(theta(m^3~~m^-3))) par(new=T,mar=c(23,4,1,8)) with(data, plot(date, precip, type = "h", xaxt = "n", xpd = T, xaxs="i", ylab = "Precip (mm)", xlab = "")) par(op) -- Wenceslau Teixeira wgt007(a)gmail.com skype: wgt007

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Re: [R-br] Variáveis contínuas explicando Variáveis categóricas
by Jefferson Ferreira-Ferreira 18 Set '14

18 Set '14

Daniel e demais, Aparentemente não resolve, pois recebo NAs para diversos slopes. (ver summary do modelo abaixo). E acho que isso não pode estar certo. Segue aqui um exemplo dos meus dados. O que eu gostaria é de ver o quanto as variáveis categóricas explicam minha media_CBT e minha media_CCS. Alguma ideia??? agua_quente detergentes agua_trat Filtr_leite Higie_resf pre_dipping toalha pos_dipping vacuo pulsador Aliment_pos media_CBT media_CCS 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 931 623.3333333 1 0 0 1 1 0 1 1 1 1 1 163.6666667 259 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 0 690.3333333 306.3333333 1 0 0 1 1 1 1 1 0 0 1 690.3333333 306.3333333 summary(m) Call: lm(formula = dados$media_CBT ~ dados$agua_quente + dados$detergentes + dados$agua_trat + dados$Filtr_leite + dados$Higie_resf + dados$pre_dipping + dados$toalha + dados$pos_dipping + dados$vacuo) Residuals: 1 2 3 4 0.000e+00 -3.155e-30 4.019e-14 -4.019e-14 Coefficients: (7 not defined because of singularities) Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 4.043e+02 8.988e-14 4.499e+15 <2e-16 *** dados$agua_quente NA NA NA NA dados$detergentes NA NA NA NA dados$agua_trat NA NA NA NA dados$Filtr_leite NA NA NA NA dados$Higie_resf -2.407e+02 6.962e-14 -3.457e+15 <2e-16 *** dados$pre_dipping 5.267e+02 6.962e-14 7.565e+15 <2e-16 *** dados$toalha NA NA NA NA dados$pos_dipping NA NA NA NA dados$vacuo NA NA NA NA --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 5.684e-14 on 1 degrees of freedom Multiple R-squared: 1, Adjusted R-squared: 1 F-statistic: 4.872e+31 on 2 and 1 DF, p-value: < 2.2e-16 Em 18 de setembro de 2014 15:36, <dtiezzi(a)usp.br> escreveu: > Jefferson > > Montando o modele assim > > model <- lm(test$x ~ test$c1 + test$c2 + test$c3 + test$c4) > > não resolve seu problema? > > Daniel > > > ------------------------------ > > *De: *"Jefferson Ferreira-Ferreira" <jecogeo(a)gmail.com> > *Para: *r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > *Enviadas: *Quinta-feira, 18 de Setembro de 2014 13:33:57 > *Assunto: *Re: [R-br] Variáveis contínuas explicando Variáveis categóricas > > > > Professor daniel, > Obrigado pela resposta. Ainda não testei essa alternativa. Mas a > desvantagem dessa abordagem seria o grande número de modelos a serem > ajustados, visto que tenho 11 variáveis explicativas categóricas para duas > variáveis resposta numéricas contínuas. Isso me faria ajustar 22 modelos > que teriam como premissa a independencia entre as variáveis explicativas. > > O que quero dizer é: o quanto a combinação das variáveis categóricas c1 c2 > c3 c4 c5 c6... etc (biárias =0 ou 1) explicam meu x (numérico contínuo). > > Será que existe um modo de eu ajustar dois modelos? Tipo com a variável > resposta X em função de todas as varíaveis explicativas categóricas e outro > modelo com a variável resposta Y em função de todas as variáveis > explicativas categóricas? > > > > c1 c2 c3 c4 x y > 0 1 1 1 931 623 > 0 1 0 0 163 259 > 1 0 1 0 690 306 > 1 0 1 0 690 306 > > > -- > > *Jefferson Ferreira-Ferreira* > > Geógrafo – GEOPROCESSAMENTO IDSM | Coordenadoria de TI > > > Jefferson.ferreira(a)mamiraua.org.br > > *Instituto de Desenvolvimento Sustentável Mamirauá* > > Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação > > Telefone: +55 97 3343-9710 > > *Google Maps* - Mapas deste e-mail: > > Exibir mapa ampliado > <https://maps.google.com.br/maps?q=-3.355557,-64.731151&ll=-3.355471,-64.731…> > > > *Contatos particulares:* > *(55) 9615-0100* > > > > > Em 18 de setembro de 2014 12:56, Daniel Tiezzi <dtiezzi(a)usp.br> escreveu: > >> Você precisa fazer uma regressão. >> >> Segue um modelo >> >> # Regression analyses, standardized >> model1.z <- lm(scale(PE$endurance) ~ scale(PE$age)) >> summary(model1.z) >> confint(model1.z) >> >> model2.z <- lm(scale(PE$endurance) ~ scale(PE$activeyears)) >> summary(model2.z) >> confint(model2.z) >> >> model3.z <- lm(scale(PE$endurance) ~ scale(PE$age) + >> scale(PE$activeyears)) >> summary(model3.z) >> confint(model3.z) >> >> # Conduct a model comparison NHST to compare the fit of model2.z to the >> fit of model3.z >> anova(model2.z, model3.z) >> >> >> Acho que seria assim >> >> >> Daniel >> >> >> >> >> Daniel Tiezzi, MD, PhD >> Professor Associado >> Departamento de Ginecologia e Obstetrícia >> Setor de Mastologia e Oncologia Ginecológica >> Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto - USP >> Tel.: 16 3602-2488 >> e-mail: dtiezzi(a)fmrp.usp.br >> >> >> >> >> >> On Sep 18, 2014, at 12:47 PM, Jefferson Ferreira-Ferreira < >> jecogeo(a)gmail.com> wrote: >> >> >> Prezados; >> >> Uma dúvida básica de um iniciante em análises estatísticas. >> Tenho uma série de variáveis categóricas binárias e duas variáveis >> contínuas. Eu gostaria de saber o quando minhas variáveis categóricas >> explicam minhas duas variáveis contínuas. Por exemplo: >> >> c1 c2 c3 c4 x y >> 0 1 1 1 931 623 >> 0 1 0 0 163 259 >> 1 0 1 0 690 306 >> 1 0 1 0 690 306 >> >> >> A pergunta é: o quanto a combinação das variáveis c explicam os valores >> de x e y? Ou, qual a correlação entre as variáveis c e as variáveis x e y? >> >> Podem me dar alguma ideia de análises possíveis? >> Obrigado. >> >> >> -- >> >> *Jefferson Ferreira-Ferreira* >> Geógrafo – GEOPROCESSAMENTO IDSM | Coordenadoria de TI >> >> Jefferson.ferreira(a)mamiraua.org.br >> *Instituto de Desenvolvimento Sustentável Mamirauá* >> >> Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação >> Telefone: +55 97 3343-9710 >> >> *Google Maps* - Mapas deste e-mail: >> >> Exibir mapa ampliado >> <https://maps.google.com.br/maps?q=-3.355557,-64.731151&ll=-3.355471,-64.731…> >> >> >> >> *Contatos particulares:* >> *(55) 9615-0100* >> _______________________________________________ >> 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. >> >> >> >> _______________________________________________ >> 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. >> > > > > > _______________________________________________ > 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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Retornar NA nos que deram errado
by Rodrigo Coster 18 Set '14

18 Set '14

Caros, Estou usando o pacote survey para calcular a mediana de alguns dados vindos de amostras complexas. O problema é que dependendo das variáveis que peço, algumas combinações apresentam menos de 2 observações válidas, impossibilitando o cálculo (apesar deu achar que 1 observação já seria suficiente, já que ela tem peso maior que 1, mas enfim...) Alguém saberia como fazer o comando não parar, mas sim retornar NA nesses valores? Segue um exemplo simplificado (estou usando os dados da amostra do censo demográfico) require(survey) exemplo <- data.frame(ID = 1:10, var = rnorm(10), grupo = factor(c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'D', 'D')), peso = rchisq(10, 5)) exemplo[10, 2] <- NA amostra <- svydesign(ids = ~ ID, data = exemplo, weights = ~ peso) svyby(~ var, ~ grupo, amostra, svyquantile, quantiles = .5)

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