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JUNÇÃO DE GRÁFICOS DE LINHA
by Chiara Lubich 20 Jan '20

20 Jan '20

Oi, gente Estou com dificuldades para realizar a junção de gráficos de linha em apenas um. Minha tabela está da seguinte forma: taxadecoleta quantidade especie 0.000 81.873 m 0.050 77.880 m 0.100 74.082 m 0.150 70.469 m 0.200 67.032 m 0.000 67.032 mo 0.050 63.763 mo 0.100 60.653 mo 0.150 57.695 mo 0.200 54.881 mo 0.250 52.205 mo 0.300 49.659 mo 0.350 47.237 mo 0.400 44.933 mo 0.000 54.881 mor 0.050 52.205 mor 0.100 49.659 mor 0.150 47.237 mor Porém quando vou gerar o gráfico no r com esse comando abaixo: > plot(taxadecoleta, quantidade, col=especie, ylim=c(0,100), t="l", xlim=c(0,4), xlab = "Coleta", ylab = "Quantidade") O gráfico não fica da forma que eu gostaria, ele fica da seguinte forma: *Ele junta todas as linhas, formando uma só! :(* [image: image.png] O máximo que consegui foi esse gráfico de pontos abaixo, porém eu precisava que fosse em linha em diferente cores como o da figura abaixo. [image: image.png] Agradeço desde já Abraço Att., Chiara Lubich

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componente da variância no modelo de efeitos aleatórios
by Luiz Leal 12 Jan '20

12 Jan '20

Prezados, boa tarde. No modelo de efeitos aleatórios estimamos a componente da variância conforme abaixo. y <-c(2370, 1687, 2592, 2283, 2910, 3020, 1282, 1527, 871, 1025, 825, 920, 562, 321, 636, 317, 485, 842, 173, 127, 132, 150, 129, 227, 193, 71, 82, 62, 96, 44)x <- as.factor(c("A", "A", "A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "E", "E", "E", "E", "E", "E"))summary(aov(y~x)) Mas não sei como calcular quando utilizo mínimos quadrados generalizados. y <-c(2370, 1687, 2592, 2283, 2910, 3020, 1282, 1527, 871, 1025, 825, 920, 562, 321, 636, 317, 485, 842, 173, 127, 132, 150, 129, 227, 193, 71, 82, 62, 96, 44) x <- as.factor(c("A", "A", "A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "E", "E", "E", "E", "E", "E"))library(nlme) modelo <- gls(y~x, weights = varExp() , method = "ML") Alguém sabe como calculo as componentes da variância neste caso? Desde já agradeço Luiz

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Tinn-R project: new version (6.01.01.03) released
by Jose Claudio Faria 23 Dez '19

23 Dez '19

Hi, A new version of Tinn-R project (6.01.01.03) was released today. Download: - https://nbcgib.uesc.br/tinnr/en/download - https://sourceforge.net/projects/tinn-r/files/Tinn-R setup/ What is new: - https://nbcgib.uesc.br/tinnr/en/download#patch - https://sourceforge.net/projects/tinn-r/files/Tinn-R setup/6.1.1.3/ Best, ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Jose Claudio Faria UESC/DCET/Brasil joseclaudio.faria at gmail.com Telefones: 55(73)3680.5545 - UESC 55(73)99966.9100 - VIVO ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ If you have software to deal with statistics, you have arms; if you have good software, you have arms and legs; if you have software like R, you have arms, legs and wings... the height of your flight depends only on you!

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Erro predição - Função predict
by Andre Oliveira 17 Dez '19

17 Dez '19

Boa noite a todos! Estou procurando obter a métrica RMSE e R2 entre os objetos pred e diameter no modelo abaixo, mas está ocorrendo um erro. Parece que reclama de missing, mas ainda não consegui resolver, mesmo depois de muitas pesquisas. O interesse é pegar o predito levando em consideração os dois efeitos do modelo. Alguém teria alguma dica e sugestão? # CMDR rm(list=ls(all=TRUE))require(lme4)data(Penicillin, package="lme4")attach(Penicillin) library(MCMCglmm)model <- MCMCglmm(diameter ~ 1, random = ~ plate + sample, verbose= T, nitt=200000,burn=10000,thin=10, rcov = ~ units, data=Penicillin) Penicillin$pred=predict(model, data=Penicillin, marginal = NULL) Error in object$Sol[, missing.random, FALSE] <- rnorm(nrow(object$Sol) * : incorrect number of subscripts Pedir os valores preditos como abaixo resolve, mas, demora muito tempo em caso de bases de dados grandes. Penicillin$pred=predict(model, data=Penicillin, marginal = NULL, interval="prediction") att,.André

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Manter a estrutura do objeto da funcao randomForest
by Nilson Guiotoku 10 Dez '19

10 Dez '19

Pessoal estou com uma dúvida quanto o pacote randomForest do R. Usei a função randomForest para modelar o meu conjunto de dados. Como irei aplicar o modelo já treinado para meu conjunto teste, salvei como .rda. Na próxima etapa iria subir o treino (.rda) para rodar o banco de dados independente. Porém, a forma como salvei está dando erro quando aplico a função predict. É como se o load ou a extensão .rda não conservasse o formato do banco de dados. E o erro é que o objeto "model" deveria ser um randomForest e ele fica como "character". Eu sei que eu poderia usar o que foi salvo na memoria do R, o modelCT, esse se usar no predict não daria erro. Mas para cada novo conjunto de dados independente, não gostaria de ficar treinando a todo o momento, gostaria de passar somente os parâmetros já treinados. Como um código executável para exemplificar o problema usei o da Iris. library(randomForest) modelCT <- randomForest::randomForest(Sepal.Length ~ ., data = iris, importance = TRUE) # modelagem com randomForest str(modelCT) save(modelCT, file = "model.rda") # salvei como rda model = load("model.rda") # Faço a chamada do arquivo treinado .rda str(model) predValid <- randomForest::predict(model, iris, type = "class") # o banco de dados deveria ser independente, mas aqui é somente para mostrar o erro do formato como está o model predValid <- predict(model, iris, type = "class")

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Comparar elementos em 2 dataframes
by sérgio marques 06 Dez '19

06 Dez '19

Boa tarde, Alguma dica para iniciante no R, para se obter o seguinte. Tenho 2 tabelas (dataframes) com várias linhas e várias colunas, em cada célula dessas tabelas está um valor (cada valor é único, mas pode estar repetido ou não na tabela 2), quero obter uma 3.ª tabela (dataframe) onde conste cada valor da tabela 1 que não esteja presente na Tabela 2. Obrigado! Sérgio ________________________________________________________________________________

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Re: [R-br] Validação cruzada
by sznelwar＠uol.com.br 05 Dez '19

05 Dez '19

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Tamanho do efeito para Wilcoxon
by Elias Carvalho 05 Dez '19

05 Dez '19

Boa tarde Tenho duas amostras independentes com distribuição nao-normal e usei o método abaixo para ver a diferença entre elas: coin::wilcoxsign_test(data.amostra1 ~ data.amostra2, distribution="exact") Alguem pode me ajudar a calcular o tamanho do efeito? -- *In Jesu et Maria* *Obrigado* *Prof. Elias Carvalho* *"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)"Blessed is he who has been able to understand the cause of things"*

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Ajuda com download de csv pela internet
by Olympio Neto 04 Dez '19

04 Dez '19

Pessoal, bom dia. Estou com o seguinte problema. Preciso fazer automaticamente um download pela internet de um arquivo em CSV no site do TSE: http://www.tse.jus.br/eleitor/biometria/biometria-atual-do-dia, mas o link é gerado a partir de um comando em javascrit, algo parecido com *javascript:window.location.href=apex.server.url({p_request: 'FLOW_EXCEL_OUTPUT_R69876138832319545_pt-br'},2); null;* Alguém já teve esse problema? Anteriormente o site não limitava o número de registros e conseguia fazer o web scraping via html , mas a partir desta semana o site foi atualizado e está limitando a 30 por página. Alguma dica? Muito Obrigado Olympio Neto

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Vinculando R com OpenBLAS em sistemas GNU/Linux
by Pedro Rafael 03 Dez '19

03 Dez '19

O *ropenblas* (<https://prdm0.github.io/ropenblas/>) é um pacote projetado para facilitar a vinculação da biblioteca OpenBLAS (< https://www.openblas.net/>) com a linguagem R. O pacote, que funciona apenas para sistemas Linux, baixará automaticamente o código-fonte mais recente da biblioteca OpenBLAS e o compilará. O pacote ligará automaticamente o idioma R para usar a biblioteca OpenBLAS. Tudo será feito automaticamente, independentemente da distribuição do Linux que você estiver usando. Você também pode especificar versões mais antigas da biblioteca OpenBLAS. Automaticamente, se nenhuma versão for especificada, o pacote ropenblas considerará a versão mais recente da biblioteca OpenBLAS. A consideração de usar a biblioteca OpenBLAS em vez do BLAS (< http://www.netlib.org/blas/>) pode trazer otimizações extras para seu código e melhor desempenho computacional para suas simulações, pois o OpenBLAS é uma implementação otimizada da biblioteca BLAS. Algumas das razões pelas quais é conveniente vincular a linguagem R ao uso de alternativas otimizadas para BLAS podem ser encontradas aqui (< https://csantill.github.io/RPerformanceWBLAS/>). Vários outros benchmarks que apontam para um melhor desempenho computacional considerando a biblioteca OpenBLAS podem ser encontrados na internet. Algumas vantagens de usar a biblioteca *ropenblas*: [1] Tudo é feito dentro da linguagem R; [2] O procedimento será o mesmo para qualquer distribuição Linux; [3] A biblioteca OpenBLAS será compilada e você escolherá qual versão de compilação vincular ao R, independentemente da sua distribuição Linux; [4] Se a sua distribuição GNU / Linux não possui versões atualizadas do OpenBLAS, pouco importa. O pacote ropenblas busca a versão estável mais recente da conta de desenvolvimento da biblioteca OpenBLAS no GitHub; [5] Você não precisa conhecer bem o Linux. Em algumas distribuições, pode não ser tão simples para um usuário menos experiente compilar e vincular a biblioteca à biblioteca OpenBLAS com a linguagem R; [6] É muito mais fácil direcionar uma pessoa para vincular o OpenBLAS ao R dizendo "execute *ropenblas* () no R" do que pedir a essa pessoa que verifique se uma versão não otimizada do BLAS está instalada no sistema. Então você deve orientar a remoção da versão não otimizada do BLAS e guiá-lo para a instalação da biblioteca OpenBLAS através dos mais diversos procedimentos, dependendo da distribuição GNU / Linux usada; [7] Como afirmado anteriormente, o procedimento funciona para qualquer Linux e isso inclui o Android. Se o seu Android for capaz de executar comandos privilegiados (ROOT) e se você tiver o R instalado via Termux com as dependências necessárias, poderá compilar e vincular o OpenBLAS ao R usando *ropenblas*.

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