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Data Science for Social Good
by Manoel Galdino 20 Ago '14

20 Ago '14

Pode interessar a alguém... http://dssg.io/ -- Manoel Galdino https://sites.google.com/site/galdinomcz/

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duvida matrix
by Leonardo Monteiro 20 Ago '14

20 Ago '14

Prezados, boa tarde. Sendo as matrix x e y: x<- matrix(rnorm(25, 10, 4),nrow = 5, ncol = 5); x #matrix 1 y<- matrix(rnorm(45, 50, 10), nrow = 9, ncol = 5); y # matrix 2 alguem poderia me ajudar em como pegar as linhas que estão "sobrando" da matrix y (6 até 9) e colar na matrix x (abaixo da linha 5)? obrigado, Leonardo.

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Delineamento em Blocos Casualizados balanceado em esquema de parcelas sub-subdivididas.
by Raphael Antonio Prado Dias 20 Ago '14

20 Ago '14

Prezados, boa tarde! Alguém sabe de algum pacote para realizar a análise de variância de um delineamento em blocos casualizados balanceado em esquema de parcelas sub-subdivididas, ou ainda, como faço para especificar os resíduos "a" e "b"? Antecipadamente obrigado! Raphael ================================================ Raphael Antonio Prado Dias e-mail: raphael.dias(a)muz.ifsuldeminas.edu.br <http://carpa.ciagri.usp.br/sm/src/compose.php?send_to=rapdias%40esalq.usp.br> Professor do IFSULDEMINAS - Muzambinho-MG Doutorado em Estatística e Experimentação Agronômica Universidade de São Paulo - USP Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz” – ESALQ Piracicaba - SP - Brasil ================================================

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Re: [R-br] Euclidiana para dados binarios (Marcelo Laia)
by Marcos Vital 16 Ago '14

16 Ago '14

Olá, Marcelo Bom, vamos por partes. Como você está usando o vegan e mencionou Jaccard, chuto que você esteja usando dados de comunidades biológicas (tipo presença/ausência de espécies). É isto mesmo? Se for este o caso, eu diria que realmente usar distância euclidiana é bem suspeito. A razão principal são os chamados "duplos zeros". O que rola é que a distância euclidiana, por sua natureza geométrica, considera que valores zeros compartilhados tornam dois objetos mais próximos. O problema é que um zero em uma matriz de composição de espécies pode significar simplesmente que a espécie não foi coletada, e as ausências em comum, então, não significam maior similaridade entre as comunidades. Daí usar o Jaccard, que não considera as ausências em comum na sua fórmula. Você pode dar uma espiada no livro do Legendre (o Numerical Ecology) sobre os duplos zeros para convencer o seu colega. Isto se o seu caso se encaixar neste contexto, claro. Agora, sobre os valores, eles não precisam ficar entre zero e um. Imagine calcular a distância euclidiana em apenas duas dimensões (ou seja, usando apenas duas variáveis; ou duas espécies, se fosse o caso). Nesta situação, a distância entre os dois pontos pode ser achada na mão, pelo bom e velho teorema de pitágoras. Basta somar o quadrado das duas distâncias (uma para cada variável) e depois tirar a raiz disso, e temos a distância. Veja, por exemplo, o código bem simples a seguir: ####################### #Início do código###### ####################### dados<-structure(list(V1 = 0:1, V2 = c(1L, 0L)), .Names = c("V1", "V2" ), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L)) dados library(vegan) matriz<-vegdist(dados, method="euclid") matriz #Note que isto dá no mesmo que: sqrt((1^2)+(1^2)) #################### #Fim do código###### #################### Abraços Marcos -- Marcos Vinícius Carneiro Vital Universidade Federal de Alagoas Instituto de Ciências Biológicas e da Saúde Setor de Biodiversidade e Ecologia

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Euclidiana para dados binarios
by Marcelo Laia 15 Ago '14

15 Ago '14

Um colega pediu para que rodasse uns dados binarios para obtenção de dissimilaridade e respectivo dendrograma por meio da distância euclidiana. Eu sempre udei Jaccard ou Nei e Li para dados binários. Mas, o pacote vegan tem a função vegdist que aceita binários para euclidiana. Rodei os dados e a matriz de dissimilaridade tem valores entre 0 e 4! Eu esperava valores entre 0 e 1! Eis o código: library(vegan) library(MASS) lili.dist.euc <- vegdist(lili, method="euclidian", binary=TRUE) lili.clua.euc <- hclust(lili.dist.euc, "average") plot(lili.clua.euc, cex=0.9, hang = -1) Pergunto: Tem algo errado? Euclidiana é aplicada a dados binários? Se não, como argumentar com o colega e demovê-lo da ideia? Jaccard é melhor neste caso? Se desejar, posso disponibilizar o BD. Laia -- Marcelo

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Matriz X de delineamento
by andrebvs＠bol.com.br 15 Ago '14

15 Ago '14

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gráfico area
by luc.souza＠usp.br 14 Ago '14

14 Ago '14

Prezados, gostaria de fazer um gráfico no R, com os dados abaixo: d1 <- data.frame(X = 1:10, Y1 = c(-1.2,0,0,0,0,-30.3,-1.6,0,0,-2.4), Y2 = c(0,8.9,62.7,14,7.4,0,0,14.6,9.3,0)) O gráfico que gostaria de fazer é o mesmo que o gráfico de área do excel. Tentei fazer alguns gráficos, mas não ficou nem um pouco parecido. Primeiro tentei plotar duas linhas e depois preencher a área com uma cor. Não consegui. Alguém poderia me ajudar? Obrigado. Lucas Lucas F. de Souza Eng. Agrícola - CONAB M.Sc. Produção Vegetal - UENF Doutor em Agrometeorologia - ESALQ/USP tel: (19) 98160-7068

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Integração numérica de valores tabulados
by Alexandre Castagna 13 Ago '14

13 Ago '14

Prezados, Preciso aplicar repetidas vezes uma integral em um distribuição de probabilidade e por isso preciso de um método muito rápido (são milhares de repetições). Porém não existe uma função matemática que descreva a distribuição, os valores estão tabulados. A função de integração que construí é muito lenta (0.2 segundos na minha máquina); queria reduzir essa velocidade em 10 ou 100 vezes. Apresento a função com os valores tabulados: angles <- log(c(0.001, 0.01, 0.1, 0.12589, 0.15849, 0.19953, 0.25119, 0.31623, 0.39811, 0.50119, 0.63096, 0.79433, 1, 1.2589, 1.5849, 1.9953, 2.5119, 3.1623, 3.9811, 5.0119, 6.3096, 7.9433, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100, 105, 110, 115, 120, 125, 130, 135, 140, 145, 150, 155, 160, 165, 170, 175, 180)*pi/180) mc.petold <- log(c(869105, 39180, 1.76661e3, 1.29564e3, 9.50172e2, 6.99092e2, 5.13687e2, 3.76373e2, 2.76318e2, 2.18839e2, 1.44369e2, 1.02241e2, 7.16082e1, 4.95803e1, 3.39511e1, 2.28129e1, 1.51622e1, 1.00154e1, 6.57957, 4.29530, 2.80690, 1.81927, 1.15257, 4.89344e-1, 2.44424e-1, 1.47151e-1, 8.60848e-2, 5.93075e-2, 4.20985e-2, 3.06722e-2, 2.27533e-2, 1.69904e-2, 1.31254e-2, 1.04625e-2, 8.48826e-3, 6.97601e-3, 5.84232e-3, 4.95306e-3, 4.29232e-3, 3.78161e-3, 3.40405e-3, 3.11591e-3, 2.91222e-3, 2.79696e-3, 2.68568e-3, 2.57142e-3, 2.47603e-3, 2.37667e-3, 2.32898e-3, 2.31308e-3, 2.36475e-3, 2.50584e-3, 2.66183e-3, 2.83472e-3, 3.03046e-3, 3.09206e-3, 3.15366e-3)) cum.beta.ph.p.petzold <- function(psi) { Integral <- integrate(function(x) { exp(approx(angles, mc.petold, xout = log(x))$y)*sin(x) }, lower = 1.745329e-05, upper = psi)$value*2*pi return(Integral) } cum.beta.ph.p.petzold(psi = pi) Onde psi deve ser entrado em radianos. A integral de "0" a pi é apenas aproximadamente 1, por conta de uma simplificação dos valores e pelo limite inferior de integração em 0.001º (1.745329e-05 rad), já que o valor é infinito em 0. A normalização para 1 é fácil de ser realizada. A função é aplicada milhares de vezes em um programa de simulação com números aleatórios, onde para tirar uma amostra aleatória dessa distribuição, eu uso: randon.n <- runif(1) optimize( function(x) abs(cum.beta.ph.p.petzold(x)-randon.n), interval = c(0, pi), tol = 1e-3)$minimum Agradeço se alguém puder oferecer uma sugestão. Obrigado, -- Alexandre Castagna Mourão e Lima Laboratório de Radioecologia e Mudanças Globais - UERJ Rua São Francisco Xavier, 524, Maracanã Pav. Haroldo Lisboa da Cunha, Sub-solo

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Gráfico de Ishikawa
by Edson Lira 13 Ago '14

13 Ago '14

Caros liteiros, estou tentando usar a rotina abaixo: library(qcc) # Ativar o pacote qcc cause.and.effect(cause= list(Método.de.foto.cópia= c('Colocação do Original', 'Tempo de secagem'), Liquido= c('Qualidade', 'Qualidade quando novo', 'Sujeira'), Papel.de.cópia= c('Qualidade do papel', 'Foto sensibilidade'), Condições.ambientais= c('Mesa suja', 'Mãos sujas'), Papel.original= c('Dobras', 'Nitidez', 'Transparência'), Copiadora= c('Velocidade', 'Condições do enrolamento', 'Potência da lâmpada')), title=' Gestão da Qualidade \n Diagrama de Causas e Efeito', effect= 'Cópia de má qualidade', cex= c(0.7, 0.5, 1)) Como faço para excluir os pontos que separaram as palavras no gráfico, por exemplo como faço para aparecer Método de foto cópia e não Método.de.foto.cópia. A rotina exige o ponto entre as palavras das causas principais. Bom dia a todos. [ ]'s. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas

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ANOVA de fatorial com tratamento adicional
by helcio duarte pereira 11 Ago '14

11 Ago '14

Pessoal, vocês teriam outro pacote para indicar-me, além do ExpDes, que faz analise de variância de experimentos em esquema fatorial com tratamentos adicionais? Att. Helcio

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