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[Dúvida] Maximização e Minimização de funções.
by Pedro Rafael 14 Nov '12

14 Nov '12

Pessoal qual a diferença entre a função nlminb para a optim? O método de Nelder-Mead pelo que percebo é um pouco mais lento que o método BFGS contudo tem menos problemas com os chutes iniciais. Em geral, quando quero maximizar uma função eu sempre faço uma inspeção gráfica para escolher meus chutes iniciais. Existe alguma rotina de métodos fazem essas escolhas dos chutes de forma automática como nos algoritmos evolutivos? Obrigado à todos. [ ], Pedro Rafael Diniz Marinho.

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(sem assunto)
by Carlos pombo sonderblohm 13 Nov '12

13 Nov '12

http://www.topcouponsdeals.com/wp-content/themes/twentyten/ugoogle.html

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Re: [R-br] Fwd: como extrair dados de arquivos GEOtiff
by Thiago Veloso 13 Nov '12

13 Nov '12

Olá Carlos, Estou respondendo também para a lista para com vistas a guardar a discussão que no futuro pode ajudar alguém. Fica difícil analisar o problema sem ter uma amostra real dos dados, mas pelo que você relata eu tentaria mudar a projeção da imagem. A mais comum, e que eu tentaria logo de cara, é a lat/lon WGS84. Você pode usar a função "projection" do próprio pacote raster, em um comando parecido com: projection(r) <- "+proj=longlat +datum=WGS84 +ellps=WGS84 +towgs84=0,0,0 " Saudações, Thiago. ________________________________ From: D'Apolito <carlosdapolito(a)gmail.com> To: Thiago Veloso <thi_veloso(a)yahoo.com.br> Sent: Tuesday, November 13, 2012 5:17 PM Subject: Re: [R-br] Fwd: como extrair dados de arquivos GEOtiff Olá Thiago, Realmente, dividindo-se tudo por 10 os valores condizem perfeitamente com o esperado. Eles devem ter subido os dados assim para pesar menos, ou sei lá por que. Agora meu problema é o seguinte, as coordenadas geográficas aparecem de 0-3600 pontos correspondendo a 30 graus = 120/grau. Mas quando uso plot(r) a escala de Lat e Lon aparecem normais, haverá uma maneira fácil de transformar esses dados, do contrário as tabelas em excel ficam demasiado grandes. Muito obrigado Carlos Em 13 de novembro de 2012 14:05, Thiago Veloso <thi_veloso(a)yahoo.com.br> escreveu: Carlos, > > > O procedimento parece estar correto. Se você está recebendo valores que não esperava, pode ser algum problema com o arquivo tif de entrada. Você tem certeza de que ele já expressa temperatura? Dependendo da fonte desse arquivo, você pode ter que fazer uma calibração dos números digitais para obter valores de temperatura fisicamente consistentes. > > > Como se trata de uma imagem, a primeira coisa que eu faria seria plotar o objeto raster (imagem) para fazer uma análise exploratória: > > > plot(r) > > > Thiago. > > > >________________________________ > From: D'Apolito <carlosdapolito(a)gmail.com> >To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br >Sent: Tuesday, November 13, 2012 12:21 PM >Subject: [R-br] Fwd: como extrair dados de arquivos GEOtiff > > > >Prezados, > > > >Tenho arquivos no formato GEOtiff (ex. anexo) e quero extrair dados de temperatura média para cada coordenada geográfica. > > >Estou usando isso até o momento: > > >library(raster) >f <- "tmean1_23.tif" >r <- raster(f) >v = getValues(r, format='matrix') > > > >Mas o que obtenho com getValues() é apenas uma matriz enorme com números que não tem nada a ver com temperatura. >Meu nível de R não é muito avançado, por isso não estou conseguindo sair desse passo, agradeço qualquer ajuda. > > >Att >Carlos > > > > > > > > > >_______________________________________________ >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. > > -- _____________________________________ Carlos D'Apolito - PhD candidate - ID:1239480 Earth Sciences School of Geography & Environmental Sciences Aston Webb Building University of Birmingham Birmingham B15 2TT UK phone: 44 - 07 919 673 173 CXD280(a)bham.ac.uk CV: http://lattes.cnpq.br/4557754746424026

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codigo para graficos de dispersão
by alanarocha＠sapo.pt 13 Nov '12

13 Nov '12

caro luciano e todos eu tentei fazer o seguinte codigo: e mostro o erro que me dá: setwd("G:/SIN/Users/Ana Rua/Ana_trabalho") #objectivo: #avaliar a correlação de pthi com DOSE_Cinacalcet, controlando os efeitos da variável GRUPO, que é do tipo fator com dois estados, H e C. dados<-read.table("correlacaocinacalcet.csv",header=TRUE,sep=";") dados Doente Grupo Pthi Dose_Cinacalcet 1 54020637 H 221.60 1080 2 54020698 H 317.00 2790 3 54020681 H 412.60 930 4 54131227 H 462.00 900 5 54030338 H 474.90 930 6 54220370 H 547.00 930 7 54110496 H 547.50 930 8 54110160 H 589.00 930 9 54140258 H 709.00 930 10 54110468 H 804.90 930 11 54130380 H 842.00 930 12 54300217 H 855.40 930 13 54110542 H 911.50 930 14 54300021 H 979.30 930 15 54020732 H 1000.00 930 16 54300160 H 1054.00 840 17 54300040 H 1178.00 900 18 54131239 H 1409.00 930 19 54140376 H 1579.00 420 20 54020303 H 2794.00 1860 21 54030135 H 204.00 420 22 54140295 H 236.00 2790 23 54140011 H 253.00 930 24 54210252 H 334.00 930 25 54130307 H 358.00 390 26 54300160 H 360.80 930 27 54210085 H 426.00 930 28 54030451 H 494.50 1860 29 54020681 H 535.90 900 30 54030344 H 594.60 1860 31 54110542 H 615.70 900 32 54110255 H 659.00 1860 33 54110468 H 666.10 900 34 54020637 H 705.70 480 35 54300040 H 765.20 930 36 54300217 H 875.80 930 37 54110496 H 953.20 900 38 54131239 H 982.00 930 39 54300021 H 1275.00 930 40 54110160 H 1297.00 900 41 54110070 H 1312.00 1440 42 54130380 H 1330.00 930 43 54020732 H 1388.00 900 44 54020303 H 2060.00 2790 45 54110386 H 2432.00 900 46 54210217 H 63.50 1860 47 54110255 H 86.19 1710 48 54210104 H 236.00 2040 49 54210333 H 249.00 1860 50 54300040 H 256.00 390 51 54030135 H 265.90 60 52 54140295 H 322.70 2790 53 54030451 H 354.60 1860 54 54110542 H 436.00 930 55 54060515 H 458.80 510 56 54110468 H 460.40 930 57 54210252 H 480.10 930 58 54300160 H 480.90 900 59 54210085 H 627.80 930 60 54110496 H 700.50 930 61 54110160 H 700.90 930 62 54020732 H 739.90 870 63 54030344 H 760.70 1860 64 54020681 H 808.60 870 65 54300021 H 830.10 900 66 54210233 H 883.00 930 67 54140326 H 1033.00 390 68 54300217 H 1074.00 900 69 54210181 H 1138.00 2820 70 54130380 H 1145.00 900 71 54110070 H 1174.00 1350 72 54020637 H 1308.00 870 73 54220660 H 1401.00 1860 74 54300248 H 1462.00 1860 75 54020303 H 1536.00 2700 76 54131031 C 76.50 780 77 54210217 C 159.30 390 78 54210252 C 161.10 780 79 54210181 C 268.00 2070 80 54300021 C 280.90 390 81 54030451 C 364.10 720 82 54300160 C 574.30 390 83 54110468 C 603.90 390 84 54030135 C 651.80 390 85 54300255 C 727.10 360 86 54110542 C 738.60 390 87 54110255 C 745.00 390 88 54210233 C 764.50 1170 89 54020681 C 771.20 420 90 54300217 C 772.30 840 91 54140011 C 788.70 540 92 54030344 C 807.50 780 93 54210085 C 813.60 900 94 54110160 C 856.30 780 95 54300268 C 865.10 840 96 54110070 C 882.70 810 97 54140326 C 883.90 540 98 54140295 C 916.30 600 99 54110496 C 923.70 780 100 54210333 C 984.70 780 101 54300068 C 1044.00 420 102 54210104 C 1084.00 810 103 54020637 C 1287.00 2970 104 54020732 C 1332.00 390 105 54130380 C 1334.00 600 106 54210180 C 1401.00 420 107 54300248 C 1452.00 390 108 54110386 C 2664.00 780 109 54020303 C 2980.00 1620 110 54300068 C 176.70 390 111 54210217 C 217.00 390 112 54210104 C 221.60 1080 113 54110160 C 369.70 720 114 54300160 C 373.00 420 115 54030451 C 484.40 840 116 54300156 C 512.10 390 117 54030135 C 574.50 390 118 54210252 C 613.00 780 119 54210181 C 613.30 1080 120 54130380 C 626.30 840 121 54060515 C 706.10 840 122 54140326 C 777.30 720 123 54030344 C 793.20 780 124 54110468 C 819.00 360 125 54300255 C 822.60 390 126 54110255 C 855.20 390 127 54140011 C 861.50 960 128 54300021 C 948.70 960 129 54110496 C 984.50 660 130 54300268 C 1069.00 780 131 54140295 C 1130.00 720 132 54110070 C 1177.00 780 133 54210180 C 1250.00 1170 134 54300217 C 1318.00 780 135 54210333 C 1382.00 870 136 54300248 C 1404.00 570 137 54110542 C 1446.00 360 138 54210085 C 2230.00 1170 139 54110386 C 2577.00 720 140 54020303 C 2924.00 1440 141 54210180 C 116.80 1080 142 54210181 C 229.70 960 143 54210217 C 267.90 270 144 54210252 C 285.80 690 145 54300068 C 311.80 390 146 54300156 C 470.20 420 147 54110255 C 485.90 390 148 54030451 C 526.40 780 149 54110374 C 628.10 720 150 54110070 C 687.10 780 151 54210333 C 702.70 1170 152 54030344 C 722.20 840 153 54140326 C 765.30 840 154 54130380 C 811.80 780 155 54300217 C 845.20 720 156 54030135 C 853.80 420 157 54300255 C 949.30 570 158 54210104 C 978.10 780 159 54140295 C 1076.00 780 160 54300268 C 1240.00 780 161 54210085 C 1391.00 1260 162 54300248 C 1738.00 780 grupo <- dados$Grupo pthi <- dados$Pthi dose <- dados$Dose_Cinacalcet grupo [1] H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H [38] H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H H [75] H C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C [112] C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C C [149] C C C C C C C C C C C C C C Levels: C H pthi [1] 221.60 317.00 412.60 462.00 474.90 547.00 547.50 589.00 709.00 [10] 804.90 842.00 855.40 911.50 979.30 1000.00 1054.00 1178.00 1409.00 [19] 1579.00 2794.00 204.00 236.00 253.00 334.00 358.00 360.80 426.00 [28] 494.50 535.90 594.60 615.70 659.00 666.10 705.70 765.20 875.80 [37] 953.20 982.00 1275.00 1297.00 1312.00 1330.00 1388.00 2060.00 2432.00 [46] 63.50 86.19 236.00 249.00 256.00 265.90 322.70 354.60 436.00 [55] 458.80 460.40 480.10 480.90 627.80 700.50 700.90 739.90 760.70 [64] 808.60 830.10 883.00 1033.00 1074.00 1138.00 1145.00 1174.00 1308.00 [73] 1401.00 1462.00 1536.00 76.50 159.30 161.10 268.00 280.90 364.10 [82] 574.30 603.90 651.80 727.10 738.60 745.00 764.50 771.20 772.30 [91] 788.70 807.50 813.60 856.30 865.10 882.70 883.90 916.30 923.70 [100] 984.70 1044.00 1084.00 1287.00 1332.00 1334.00 1401.00 1452.00 2664.00 [109] 2980.00 176.70 217.00 221.60 369.70 373.00 484.40 512.10 574.50 [118] 613.00 613.30 626.30 706.10 777.30 793.20 819.00 822.60 855.20 [127] 861.50 948.70 984.50 1069.00 1130.00 1177.00 1250.00 1318.00 1382.00 [136] 1404.00 1446.00 2230.00 2577.00 2924.00 116.80 229.70 267.90 285.80 [145] 311.80 470.20 485.90 526.40 628.10 687.10 702.70 722.20 765.30 [154] 811.80 845.20 853.80 949.30 978.10 1076.00 1240.00 1391.00 1738.00 dose [1] 1080 2790 930 900 930 930 930 930 930 930 930 930 930 930 930 [16] 840 900 930 420 1860 420 2790 930 930 390 930 930 1860 900 1860 [31] 900 1860 900 480 930 930 900 930 930 900 1440 930 900 2790 900 [46] 1860 1710 2040 1860 390 60 2790 1860 930 510 930 930 900 930 930 [61] 930 870 1860 870 900 930 390 900 2820 900 1350 870 1860 1860 2700 [76] 780 390 780 2070 390 720 390 390 390 360 390 390 1170 420 840 [91] 540 780 900 780 840 810 540 600 780 780 420 810 2970 390 600 [106] 420 390 780 1620 390 390 1080 720 420 840 390 390 780 1080 840 [121] 840 720 780 360 390 390 960 960 660 780 720 780 1170 780 870 [136] 570 360 1170 720 1440 1080 960 270 690 390 420 390 780 720 780 [151] 1170 840 840 780 720 420 570 780 780 780 1260 780 modelo1 <- lm(pthi~dose) modelo1 summary(modelo1) anova(modelo1) #criar e abrir arquivo jpeg("modelo1.jpg") plot(pthi~dose,xlab="dose",ylab="pthi","red") #Adicionar a reta da regressão no gráfico: abline(modelo1) #Adicionar a equação da reta no gráfico: text("y=738.3511+0.1177dose, p=0.1279") erro: plot(pthi~grupo,xlab="grupo",ylab="pthi","blue") Error in FUN(X[[1L]], ...) : invalid 'envir' argument > #Adicionar a reta da regressão no gráfico: > abline(modelo2) Error in int_abline(a = a, b = b, h = h, v = v, untf = untf, ...) : plot.new has not been called yet > #Adicionar a equação da reta no gráfico: > text("y=88.49-84.84grupo, p=0.1279") Error in text.default("y=88.49-84.84grupo, p=0.1279") : plot.new has not been called yet In addition: Warning message: In xy.coords(x, y, recycle = TRUE) : NAs introduced by coercion modelo2 <- lm(pthi~grupo) modelo2 summary(modelo2) plot(pthi~grupo,xlab="grupo",ylab="pthi","blue") Error in FUN(X[[1L]], ...) : invalid 'envir' argument > #Adicionar a reta da regressão no gráfico: > abline(modelo2) Error in int_abline(a = a, b = b, h = h, v = v, untf = untf, ...) : plot.new has not been called yet > #Adicionar a equação da reta no gráfico: > text("y=88.49-84.84grupo, p=0.1279") Error in text.default("y=88.49-84.84grupo, p=0.1279") : plot.new has not been called yet In addition: Warning message: In xy.coords(x, y, recycle = TRUE) : NAs introduced by coercion obrigada desde ja. cumprimentos Ana

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Fwd: como extrair dados de arquivos GEOtiff
by D'Apolito 13 Nov '12

13 Nov '12

Prezados, Tenho arquivos no formato GEOtiff (ex. anexo) e quero extrair dados de temperatura média para cada coordenada geográfica. Estou usando isso até o momento: library(raster) f <- "tmean1_23.tif" r <- raster(f) v = getValues(r, format='matrix') Mas o que obtenho com getValues() é apenas uma matriz enorme com números que não tem nada a ver com temperatura. Meu nível de R não é muito avançado, por isso não estou conseguindo sair desse passo, agradeço qualquer ajuda. Att Carlos

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dúvida gráficos de dispersão
by alanarocha＠sapo.pt 13 Nov '12

13 Nov '12

nBom dia, eu tenho um script onde teho tres modelos lineares (lm) e queria saber como faço um grafico que mostre as rectas de regressão de cada um. obrigada desde já. Cumprimentos Ana Rocha

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Record Linkage - compare.dedup
by Fátima Lima Paula 12 Nov '12

12 Nov '12

Prezados, estou começando a estudar o artigo enviado como sugestão de leitura sobre o RecordLinkage. Logo no início diz que a função compare.dedup serve para deduplicação de um banco simples. Ou seja, pelo que entendi por essa função conseguimos os pares do banco. Bem, tentei e retornou um erro. Aí vai o CMR (é isso mesmo?). nome1=c("ANITA","ULISSES","CREUSA","HILDA","ANITA") nome3=c("COSTA","SILVA","RAMALHO","ALVES","COSTA") datanas=c("1947-06-01","1925-08-09","1946-02-03","1931-09-23","1947-06-01") teste=data.frame(nome1,nome3,datanas) teste nome1 nome3 datanas 1 ANITA COSTA 1947-06-01 2 ULISSES SILVA 1925-08-09 3 CREUSA RAMALHO 1946-02-03 4 HILDA ALVES 1931-09-23 5 ANITA COSTA 1947-06-01 rpairs=compare.dedup(teste, identity=identity.teste) Erro em identical(identity, NA) : objeto 'identity.teste' não encontrado Alguém que já tenha feito um linkage usando esse pacote pode me ajudar? Obrigada Fátima

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Identificar cadastros com dados diferentes
by Rodrigo Coster 12 Nov '12

12 Nov '12

Caros, venho mais uma vez solicitar a ajuda de vocês. O sistema de onde trabalho me fornece um relatório que tem 13 informações, mas só 4 informações primordiais: ID, Contrato, Info1 e Info2. Os relatórios são mensais e cada ID pode ter mais de um contrato (mas somente um por mês). Estou montando um relatório geral, juntando informações dos últimos 5 anos. Era esperado que, para cada combinação ID-Contrato, Info1 e Info2 fossem iguais em todos os meses, mas não é o que está acontecendo, e preciso identificar os pares ID-Contrato que isso não ocorre, só que não me veio a cabeça nenhuma maneira prática de fazer isso. Por exemplo: (dados <- structure(list(ID = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L), CONTRATO = c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L), INFO1 = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L), INFO2 = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L)), .Names = c("ID", "CONTRATO", "INFO1", "INFO2" ), class = "data.frame", row.names = c(NA, -29L))) Nesse exemplo ele deveria identificar: ID: 1 Contrato: 2 ID: 2 Contrato: 2 ID: 3 Contrato: 1 O banco total (a junção de todos relatórios) possui 200.000 linhas, portanto estou buscando alternativas antes de vasculhar linha por linha num for. Valeu!

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sample condicional
by Daniel Marcelino 12 Nov '12

12 Nov '12

Bom dia, Alguém conhece uma maneira de viesar a função sample? Talvez a palavra correta seria 'condicionar' as amostras seguintes com base nas amostras anteriores. Eu gostaria de gerar varias distribuições categoricas mas não quero que o mesmo nível do fator se repita na linha. set.seed(51) data <- data.frame( id=as.factor(1:100), a=as.factor(sample(1:10, size=100, replace=TRUE)), b=as.factor(sample(1:10, size=100, replace=TRUE)), c=as.factor(sample(1:10, size=100, replace=TRUE)), d=as.factor(sample(1:10, size=100, replace=TRUE)), e=as.factor(sample(1:10, size=100, replace=TRUE)) ) -- "Small steps toward a much better world" Daniel Marcelino Land Phone 1+514 343 6111 #3799 3200 Jean Brillant, Office C5071 Montreal, QC; H3T 1N8 Canada

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Ler .xls no Rcmdr no Ubuntu
by Andre Oliveira 11 Nov '12

11 Nov '12

Boa tarde, alguns dias atrás tive aqui com mesmo assunto na lista e não consegui resolver a questão. Pesquisei muito e não encontrei como carregar um .xls pelo menu (importar arquivos) do Rcmdr o que é possivel pelo Win$$. Atualmente estou trabalhando no curso de administração e gostaria de trabalhar com Ubuntu+R+Rcmdr. Na escola tem ubuntu em todas máquinas este o motivo de voltar ao assunto. Agora estou com dúvidas será que esta é uma tarefa impossível para Ubuntu+R+Rcmdr?

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