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correção de tendência direcional
by Aline Kieskoski 01 Out '13

01 Out '13

Olá,estou trabalhando em um conjunto de dados e verifiquei a presença de tendência direcional linear dos dados em relação ao eixo Y, quando vou fazer o ajuste de modelos estou utilizando a função likfit da seguinte forma: dexp.ml<-likfit(d,ini=c(0.003,50),lambda=1, lik.method= "ML", cov.model="exp", trend=~d$coords[,2]) utilizei o comando trend sendo que d$coords[,2] está referindo-se as coordenadas do eixo Y. O R até ajusta um modelo e responde com os parâmetros estimados beta0 e beta1, porém, para a escolha do melhor modelo ajustado estou utilizando a validação cruzada, quando vou rodar a validação o R me responde com: xvalid: performing cross-validation at location ... 1, Erro em solve.default(ttivtt, crossprod(ivtt, as.vector(data))) : sistema é computacionalmente singular: condição recíproca número = 5.7415e-23 Testei o ajuste para os modelos exponencial, gaussiano e matérn, todos utilizando o método de máxima verossimilhança. Pensei que o problema pudesse ser nos valores dos chutes iniciais, porém, fiz o teste trocando esses valores e mesmo assim a validação não funcionou. Att, Aline.

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Produção de Gráficos: PCA
by Vinícius Lionel Mateus 01 Out '13

01 Out '13

Prezados, Estou começando a aplicar PCA usando R, mas anteriormente o fazia no Statistica. Tenho utilizado os pacotes 'psych' e 'GPArotation' pois prefiro utilizar rotações em Varimax, porém os gráficos não ficaram ao meu gosto. Depois de algum esforço, eu consegui trocar as labels do meu gráfico, mas além disto gostaria de retirar o histograma, e plotar gráficos da dispersão das amostras(labels) e das variáveis entres os componentes, em 2D e 3D. Segue meu CMR. Desde já, obrigado. # instalando os pacotes install.packages("psych") install.packages("GPArotation") #carregando require (psych) install.packages (GPArotation) #entrada de dados (https://www.dropbox.com/s/l8v9g6qub27oig0/enqalog.xls) read.table(file = "clipboard", header = TRUE, sep = "\t", dec = ",")-> d #entrada de dados1 read.table(file = "clipboard", header = TRUE, sep = "\t", dec = ",")-> enqa enqa -> d attach(d) names(d) summary(d) #PCA(Varimax)/psych dpca<-principal(d[,2:16], nfactors=3, rotate="varimax", scores=T) #Scree plot plot (dpca$values, type="b", ylab="Eigenvalue", xlab="Component", lab=c(5,5,5)) #biplot biplot(dpca, labels=d[,1], cex=c(0.75,1)) Vinícius -- -- Atenciosamente, VINÍCIUS LIONEL MATEUS, M.Sc (http://lattes.cnpq.br/6501001637020665) Bacharel em Química - Doutorando em Química Analítica Laboratório de Química Atmosférica - Departamento de Química Pontifícia Universidade Católica - Rio de Janeiro (PUC - Rio) Rua Marquês de São Vicente, 225, Gávea - Rio de Janeiro, RJ - Brasil CEP.: 22451-900 Telefone: (+55) (21) 3527-1327 (+55) (21) 9358-8051 www.puc-rio.br

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Subscrito em textos
by Tiago Souza Marçal 01 Out '13

01 Out '13

Boa noite, gostaria de saber se ao escrever um texto em R é possível representar 2^ns na forma 2ns. CMR cat("\n 2^ns \n") Att. Tiago. ################################################################# Tiago de Souza Marçal - Graduando em Agronomia pelo CCA-UFES Bolsista de Iniciação Científica da área de Genética e Melhoramento de Plantas #################################################################

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Desdobramento de interações em dados com distribuição de Poisson inflacionada por zeros
by ASANTOS 30 Set '13

30 Set '13

Bom dia Pessoal, Estou quebrando a cabeça para tentar desdobrar interações em dados com distribuição de Poisson inflacionada por zeros, na verdade é uma situação muito recorrente em entomologia, onde em algumas situações temos zero insetos e em outras muitos, considerando-se dados de contagens. Fiz uma pequena simulação abaixo para ilustrar o problema (Variáveis observadas Trat e Epoca e variável resposta y), se acho um modelo significativo que tem uma parte com distribuição de Poisson e outra com Binomial, como faço o desdobramento? Uma para cada distribuição ou tem alguma abordagem diferente? Segue CRM abaixo: ## Desdobramento de dados com distribuição de Poisson inflacionado por zeros --- require(pscl) y1<- c(mapply(rpois, lambda=c(5,20,45), MoreArgs=list(n=400)))##Criação da variável resposta Poisson y2<- c(mapply(rbinom, size=c(1,0,0), prob=c(0.5,1,1), MoreArgs=list(n=200)))##Criação da variável resposta Binomial y<-c(y1,y2) trat <- as.factor(gl(3,600)) ##Criação dos tratamentos tempo<- as.factor(rep(gl(6,100),3)) ### Criação da variável tempo dados<-as.data.frame(cbind(trat,tempo, y)) #------------------------------------------------------------------------------- # Análise de variância do dados inflacionados summary(m1 <- zeroinfl(y ~ trat | epoca, data = dados)) ## Modelo completo mnull <- update(m1, . ~ 1) ### Modelo nulo pchisq(2 * (logLik(m1) - logLik(mnull)), df = 2, lower.tail = FALSE) ## Teste de Chi o modelo completo foi significativo ## Comparando com GLM Poisson sem inflação por zeros --------------------------- summary(p1 <- glm(y ~ trat + epoca, family = poisson, data = dados)) ##Teste de Vuong---------------------------------------------------------------- vuong(p1, m1) ## O GLM Poisson estava tão mal ajustado que o Poisson iflacionado é a única opção # ## E agora, como desdobrar isto? Faço um desdobramento para parte de poisson e outra para parte binomial? Obrigado, -- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 ======================================================================

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[OFF] Gerenciador de referencias
by Andre Oliveira 30 Set '13

30 Set '13

Alguém me indica um bom gerenciador de referencias. Sem ser o JabRef, pois, ele não abre aqui no meu ubuntu? André Oliveira Souza

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[OFF-TOPIC] regex
by Roney Fraga Souza 30 Set '13

30 Set '13

Caros, Tenho um arquivo em formato txt com abstracts de artigos científicos, segue exemplo: We examine the productive efficiency of 70 Indian commercial banks during the early stages (1986-1991) of the ongoing period of liberalization. We use data envelopment analysis to calculate radial technical efficiency scores. We then use stochastic frontier analysis to attribute variation in the calculated efficiency scores to three sources: a temporal component, an ownership component, and a random noise component. We find publicly-owned Indian banks to have been the most efficient, followed by foreign-owned banks and privately-owned Indian banks. We also find a temporal improvement in the performance of foreign-owned banks, virtually no trend in the performance of privately-owned Indian banks, and a temporal decline in the performance of publicly-owned Indian banks. We attempt to explain these patterns in terms of the government's evolving regulatory policies. (C) 1997 Elsevier Science B.V Recently, considerable attention has been focused on the performance of various airlines and air carriers in terms of efficiency. Although it is obvious that air carriers use airports, few studies have focused on airport operational efficiency. This empirical study evaluates the operational efficiencies of 44 major U.S. airports using data envelopment analysis and some of its recent developments. Various airport characteristics are evaluated to determine their relationship to an airport's efficiency. Efficiency measures are based on four resource input measures including airport operational costs, number of airport employees, gates and runways, and five output measures including operational revenue, passenger flow, commercial and general aviation movement, and total cargo transportation. The results of this study have operational as well as public policy implications. (C) 2000 Elsevier Science B.V. All rights reserved considerando que cada parágrafo esta em uma linha, ou seja, a quebra de linha existe apenas no final de cada abstract, preciso apagar tudo que estiver a partir do '(C)' até a quebra de linha. No primeiro parágrafo preciso eliminar '(C) 1997 Elsevier Science B.V', no segundo parágrafo '(C) 2000 Elsevier Science B.V. All rights reserved'. Uso um macbook, qualquer sugestão via R ou terminal é bem vinda. Atenciosamente Roney

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Re: [R-br] ajuda normatização de grid
by Eder Comunello 27 Set '13

27 Set '13

Prezado Elias, Fornecendo dados junto com seu código, permitindo torná-lo reproduzível (CMR), você obtém ajuda mais facilmente. Suponho que o 17 seja em função da variável que você quer representar no grid que está exportando (predição). Estou supondo que 17 seja o índice da última coluna adicionada (cbind). Um objeto SpatialPixelsDataFrame permite multivariáveis, mas pode ser que o formato escolhido exija a seleção de uma única variável pra compor um grid. ================================================ Éder Comunello Em 27 de setembro de 2013 07:43, ELIAS MENDES COSTA MENDES escreveu: > > Obrigado Éder, era isso mesmo, agora que rodei um comando para tirar todos > os NAs deu certo. > Já aproveitando o email talvez pudesse me ajudar mais uma vez. No script > que estou usando o comando que uso para salvar o mapa predito em um formato > que > abra no SagaGis é: writeGDAL(grid_V[,17], "V_rna37.sdat", > drivername="SAGA", mvFlag=-99999) Você sabe explicar o porque do 17? > > Os comandos anteriores a esse foram. > > # fazer o mapa para V%, ou aplicar o modelo para a area de estudo > grid_V <- cbind(grid1, predito) # usar "predito" ou "test1" > names(grid_V) > gridded(grid_V) <- ~X+Y # transformar "grid_V" de DataFrame para > SpatialPixelsDataFrame > proj4string(grid_V) <- CRS(utm) # definir projecao > names(grid_V) > spplot(grid_V, "predito") # plotar no R apenas a coluna "predito" > >

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Re: [R-br] ajuda normatização de grid
by Eder Comunello 27 Set '13

27 Set '13

Prezado Elias, boa noite! Pra ajudar de fato seria necessário ter acesso aos dados que você está manipulando (ou uma amostra). Mesmo assim vou arriscar um palpite. Você removeu NA's com base somente na coluna 14 (gride[,14]) e por fim, normaliza de 4 a 18 (grid1[,4:18]). É provável que outras colunas além da 14 tenham valores de NA e estejam causando o erro. Para verificar o número de ocorrências de NA's em grid3: length(grid3[is.na(grid3)]) Espero que ajude, -- Éder Comunello <e <comunello.eder(a)gmail.com>comunel(a)gmail.com> Dourados, MS - [22 16.5'S, 54 49'W]

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[OFF] Formatar classe de uma distribuição
by Andre Oliveira 26 Set '13

26 Set '13

Pessoal afim de ficar bem formatado eu uso o símbolo \vdash no LaTeXpara montar as classes de uma distribuição de dados contínuos, porém estou precisando de construir um intervalo incluindo as duas extremidades para a última classe. Alguém conhece algum símbolo em LaTeX que faça isto? Eu usei \vdash \dashv mas isto é um gambiarra feia! obrigado André Oliveira Souza

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Análise de Série Temporal - Modelo
by Edson Lira 26 Set '13

26 Set '13

Caros amigos, estou com uma dúvida, estou analisando uma série de dados de doadores aptos de 2000 a 2011. Observando a série e fazendo o teste das raizes, conclui que a mesma é estacionária sem haver a necessidade da diferenciação. Usando a função auto.arima do pacote forecast, ele me indica um modelo com sazonalidade, porém observando os gráficos de correlação e correlação parcial não identifico o modelo sugerido pelo pacote, alguém poderia me dar uma sugestão? No link abaixo está a saída com os gráficos. http://www.datafilehost.com/d/88912c37 [ ]'s. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas

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