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Re: [R-br] Modelos Mistos - Distribuição Poisson
by sznelwar＠uol.com.br 25 Jun '19

25 Jun '19

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Aplicação de métodos de dados faltantes no ambiente R
by caiocagronomo＠gmail.com 25 Jun '19

25 Jun '19

<quote author='R-br mailing list'> Boa tarde Prezados. Estou a tratar dados experimentais em excel, sendo que alguns dados estão em falta em relação a algumas variáveis e objetos (entradas em Excel). Vou realizar a análise multivariada com dados de uma planilha (40 objetos versus 24 colunas de dados), mas antes, eu tenho que prever os dados em falta de algumas células. Por gentileza alguém teria recomendação de script no R com a implementação dos métodos? - Método do algoritmo E-M (Expectativa-Maximização) que pressupõe a normalidade dos dados referentes às variáveis de resposta e - Modelo de regressão logística. A equação gerada permitiria estimar os valores dos dados perdidos. Não assume uma distribuição normal das variáveis de resposta. Ao contrário da regressão linear cujos dados variam de - ∞ a + ∞, na regressão logística eles variam de 0 a 1 e, portanto, são apropriados para variáveis cujos valores variam de 0 a 1. Em vista do exposto, alguém poderia me ajudar ou recomendar alguém que saiba implementar esses métodos no R? Grato pela atenção. Obrigado _______________________________________________ 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 forne�a c�digo m�nimo reproduz�vel. </quote> Quoted from: http://r-br.2285057.n4.nabble.com/R-br-Aplicacao-de-metodos-de-dados-faltan… Dê uma olhada nesse post... https://towardsdatascience.com/6-different-ways-to-compensate-for-missing-v… _____________________________________ Sent from http://r-br.2285057.n4.nabble.com

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Boxplot no R
by Gilenio Borges Fernandes 22 Jun '19

22 Jun '19

Nos CMR seguintes esperava que a linha do limite inferior do boxplot se estendesse até Q1 - 1,5*(Q3 - Q1), (0.725-1.5*(0.889-0.725) = 0.479). No entanto ela aparece no gráfico acima de 0.6, próximo a 0.7. Acredito que seja alguma modificação do boxplot que eu não conheço. Alguém poderia me auxiliar nessa dificuldade? acuracia=c(0.89, 0.44, 0.83, 0.67, 0.78, 0.89, 0.89, 0.78) boxplot(acuracia, horizontal = TRUE, staplewex = 1) text(x=fivenum(acuracia), labels =fivenum(acuracia), y=1.25) summary(acuracia) # Limites do box-plot, acuracia .725-1.5*(.889-.725) .889+1.5*(.889-.725) Desde já agradeço Gilênio Borges Fernandes Professor substituto (UFBA - 03/2019) Professor substituto (UEFS/DEXA, 02/2018 a 03/2019) Professor substituto Adjunto A (UFBA - 03/2015 a 03/2017) Professor Associado IV (Aposentado) Universidade Federal da Bahia Instituto de Matemática e Estatística Departamento de Estatística Av. Adhemar de Barros, s/n – Ondina. 40.170-110 - Salvador - BA, Brasil Tel.: (071)3283-6340/6341/6337 Fax: (071)3283-6336 Skype: gilenio.fernandes Lattes: http://lattes.cnpq.br/6764860618464860

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Fatorial com 2 tratamentos adicionais
by Ze Henrique 21 Jun '19

21 Jun '19

Boa noite, gostaria de uma ajuda. To tentando fazer uma análise fatorial com tartamento adicional. Porém são 2 tratamentos adicionais, o positvo e outro o negativo. Alguem poderia me dar uma dica onde posso conseguir mais informaçções como fazer as analsie no r. Desde já agradeço a ajuda.

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Problema para plotar intervalo de confiança no ggplot2 para modelo GLM de Poisson com junção de níveis
by ASANTOS 20 Jun '19

20 Jun '19

Prezados Membros, Estou tentando plotar sem sucesso o intervalo em um modelo GLM de Poisson onde fiz a junção de níveis para a variável categórica Gender. Alguém baseado no CRM abaixo poderia dar uma luz? #Pacotes library(ggplot2) library(dplyr) library(tidyverse) #Dados inventados com uma variável resposta (Consumption) e duas explicativas, sendo uma categórica e outra quali Consumption <- c(501, 502, 503, 504, 26, 27, 50, 56, 63, 60, 72, 93, 78, 43, 59, 70, 53, 80) Gender <- gl(n = 3, k = 6, length = 3*6, labels = c("Male", "Female","hermaphrodite"), ordered = FALSE) Income <- c(5010, 5020, 5030, 5040, 260, 270, 550, 560, 680, 690, 720, 550, 560, 680, 690, 720,500,512) df3 <- data.frame(Consumption, Gender, Income) df3 # GLM de Poisson fm1 <- glm(Consumption~Gender+Income, data=df3, family=poisson) summary(fm1) # ANOVA do modelo ajustado anova(fm1,test="Chi") #Comparo a variável Gender sort(tapply(df3$Consumption,df3$Gender,mean)) Gender2<-df3$Gender levels(Gender2) levels(Gender2)[2]<-"Fem_Her" levels(Gender2)[3]<-"Fem_Her" levels(Gender2) fm2<-glm(Consumption~Gender2+Income, data=df3, family=poisson) anova(fm1,fm2,test="Chi") # 0.7824 Female/Hermaphrodite são iguais então eu junto #Faço a predição sobre o modelo final e dos intervalos de confiança pred <- predict(fm2, type="response", se.fit = TRUE) df3 = cbind(df3, pred = pred$fit) df3 = cbind(df3, se = pred$se.fit) df3 = cbind(df3, ucl=df3$pred + 1.96*df3$se) df3 = cbind(df3, lcl=df3$pred - 1.96*df3$se) df3 = cbind(df3, Gender2) df<-df3 %>% dplyr::group_by(Income, Gender2) %>% dplyr::summarize(Consumption = mean(Consumption, na.rm = TRUE)) df<-as.data.frame(df) #Faço o plot usando o ggplot2 df3 %>% tidyr::gather(type, value, Consumption) %>% ggplot(mapping=aes(x=type, y=value, color = Gender2)) + geom_smooth(mapping=aes(ymin = lcl, ymax = ucl), stat = "identity") + geom_point(df,mapping=aes(x=Income, y=Consumption, color = Gender2)) + geom_line(mapping=aes(x=Income, y=pred)) # Obrigado, Alexandre -- ====================================================================== 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 99686-6970 (VIVO) (+55) 65 3221-2674 (FIXO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 - ResearcherID: A-5790-2016 Researchgate: www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10 LinkedIn: br.linkedin.com/in/alexandre-dos-santos-87961635 Mendeley:www.mendeley.com/profiles/alexandre-dos-santos6/ ======================================================================

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Experimento em faixas
by ana paula coelho madeira 15 Jun '19

15 Jun '19

Prezados colegas, Boa tarde! Estou analisando um experimento em DBC com dois fatores arranjados no esquema de faixas. Gostaria da ajuda de vocês para testar as hipóteses de normalidade e homocedasticidade. Desde já agradeço. Ana Paula

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(sem assunto)
by Fabiana Goncalves Barbosa 12 Jun '19

12 Jun '19

Olá Pessoal Como faço um teste Kruskal Wallis para amostras não balanceadas?

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Problema atualização.
by Diogo Jerônimo 08 Jun '19

08 Jun '19

Prezados, boa tarde. Acredito que seja ridícula, mas não achei no manual.. Atualizei meu R da versão 3.5.3 para a versão 3.6.0 (no "Ruindows"), e o programa está dando várias mensagens de erro em packages que antes funcionavam. Tentei retornar para a versão e o problema persiste. Alguém saberia o motivo, e a solução do problema? Obrigado!!!! Diogo JerônimoBacharel em Ciências Estatísticas - ENCE/IBGEMestre em Metrologia - PUC-Rio/PósMQICONRE: 8514 - SÉRIE Ahttp://lattes.cnpq.br/8996149312896520

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Método de estimação do glm
by Elias Carvalho 04 Jun '19

04 Jun '19

Estou fazendo uma regressão logistica com o comando: modelo.rl1 <- glm(V1 ~ V2, data = data.to.work.training, family = binomial()) Como faço para saber o método de estimação utilizado? O resultado foi: summ(modelo.rl1) MODEL INFO: Observations: 24632 Dependent Variable: V1 Type: Generalized linear model Family: binomial Link function: logit MODEL FIT: χ²(1) = 478.25, p = 0.00 Pseudo-R² (Cragg-Uhler) = 0.08 Pseudo-R² (McFadden) = 0.07 AIC = 5954.13, BIC = 5970.35 Standard errors: MLE -- *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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Alternativas ao Rfacebook
by Jasmine Moreira 03 Jun '19

03 Jun '19

Olá pessoal, desenvolvi minha pesquisa de doutorado nos bons tempos do Rfacebook. Infelizmente, depois do escândalo da Cambridge Analytics, não há mais como coletar posts de páginas via API. Vi que o fb disponibiliza via parceiro um tal de CrowdTangle. Alguém já o utilizou? Poderia me dar umas dicas? Conhece alguma outra solução? Muito Obrigada, Jasmine

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