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análise da estrutura de populações
by Ze Henrique 29 Jan '19

29 Jan '19

Boa noite Srs. gostaria de fazer uma figura de análise da estrutura de populações. Sei que o programa STRUCTURE, faz estas análises, porém gostaria de saber se existe algum pacote implementado no R que faz. Alguém poderia me recomendar algum pacote. Desde já agradeço pela atenção. -- *José Henrique Soler Guilhen* Doutorando em Genética e Melhoramento Universidade Federal do Espírito Santo - CCAUFES

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Como Salvar Shapefile
by Yury Duarte 22 Jan '19

22 Jan '19

Bom dia colegas listeiros! Ultimamente venho tentando manusear arquivos espaciais utilizando o R. Em alguns casos, objetos do tipo 'large SpatialPolygons' são gerados dentro do código. Quando isso ocorre (acredito que seja algo que acontece por padrão, devido a grande quantidade de informações armazenadas no objeto), a função writeOGR, que utilizo para salvar os shapefiles, quebra, por só tratar de objetos do tipo 'Spatial' e não os 'large Spatial'. Sendo assim, gostaria de saber se existe a possibilidade de salvar um shapefile a partir de um objeto do tipo 'large Spatial' ou ainda se existe a possibilidade de transformar esse num objeto do tipo SpatialPolygonsDataFrame, para que a função writeOGR possa funcionar normalmente. Segue código desenvolvido seguido do erro gerado. Desde já, agradeço pela ajuda de todos! rodar_bibliotecas = function(necessarias_para_o_projeto){ if(necessarias_para_o_projeto){ library(rgrass7) library(spatstat) library(maptools) library(shapefiles) library(foreign) library(magrittr) library(formattable) library(e1071) library(rlang) library(rgdal) library(rgeos) library(raster) library(sp) library(sf) library(RcppCNPy) library(deldir) library(dismo) library(dplyr) library(ggplot2) library(gstat) library(tidyverse) library(smoothr) library(viridisLite) } return('Ok') } rodar_bibliotecas(TRUE) raiz = '/home/yury/pesquisa/arquivos/areas/' clientes = dir(raiz) for (cliente in 1:length(clientes)) { analises = dir(paste0(raiz, clientes[cliente])) q = list() for (analise in 1:length(analises)) { shapefile_contorno = readOGR(paste0(raiz, clientes[cliente], '/', analises[analise], '/', 'vetores.shp')) shapefile_contorno$id = 1 dissolvido = unionSpatialPolygons(shapefile_contorno, IDs = shapefile_contorno$id) #plot(dissolvido) q[analise] = dissolvido } fim = q[[1]] for (x in 2:length(q)){ fim = bind(fim, q[[x]]) } plot(fim) path_to_save = paste0(raiz, clientes[cliente]) writeOGR(fim, dsn = path_to_save, layer = paste0('contorno_', clientes[cliente]), driver = 'ESRI Shapefile', overwrite_layer = TRUE) } Error in writeOGR(fim, dsn = path_to_save, layer = paste0("contorno_", : obj must be a SpatialPointsDataFrame, SpatialLinesDataFrame or SpatialPolygonsDataFrame Yury Duarte Engenheiro Agrônomo - ESALQ/USP

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Tinn-R: novo website sob protocolo https
by Jose Claudio Faria 19 Jan '19

19 Jan '19

Prezados, O projeto Tinn-R está com novo website sob o protocolo https: Dears, The Tinn-R projetc has a new website under the https protocol: https://nbcgib.uesc.br/tinnr/en/ 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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Ajuda com a passagem incorreta de variável string para uma função do R
by Bruno César Pasquini 18 Jan '19

18 Jan '19

PessoALL, bom dia! Estou com dificuldade em passar os valores de uma variável string para uma função do R de forma que esta função a interprete corretamente. Por exemplo, para indicar qual coluna eu quero que a função selecione para um cruzamento de 2 data.tables (acho melhor que usar data.frames pela melhor performance do data.table)... Eu poderia levar a tabela inteira para o cruzamento, mas depois teria que deletar as demais colunas manualmente, gostaria de resolver com a função conforme o exemplo abaixo. Construí este exemplo baseado nos resultados do primeiro turno das últimas eleições presidenciais. Normalmente eu importaria as tabelas, mas eu as declaro aqui para a devida reprodução do código. Fonte: https://pt.wikipedia.org/wiki/Resultados_da_eleição_presidencial_no_Brasil_… Meu propósito é entender o que estou fazendo de errado (ou deixando de fazer...), não estou propondo um debate político-ideológico que foge ao escopo desta lista... Especificamente, eu não consigo fazer a função "*consolida*" (na verdade as versões 1, 2 e 3 desta função) interprete(m) o parâmetro "*Candidato*" corretamente. Eu tento usar o parâmetro sozinho e com as funções "*substitute*" e "*eval*", mas não consigo levar a coluna com os números de votação do candidato por região para o cruzamento. Sim, eu sei que o cruzamento como o desenhei vai gerar duplicidade, mas o que preciso é que o cruzamento "funcione"... Vocês podem me ajudar a entender o que estou fazendo de errado? Muito grato pela atenção de cada um(a), Bruno César Pasquini Estatístico ####### Codigo Reprodutivel... library(data.table) ### Percentual de Votos Validos nos estados e no exterior... perc_validos <- data.table(Regiao = c('Centro-Oeste', 'Centro-Oeste', 'Centro-Oeste', 'Centro-Oeste', 'Exterior', 'Nordeste', 'Nordeste', 'Nordeste', 'Nordeste', 'Nordeste', 'Nordeste', 'Nordeste', 'Nordeste', 'Nordeste', 'Norte', 'Norte', 'Norte', 'Norte', 'Norte', 'Norte', 'Norte', 'Sudeste', 'Sudeste', 'Sudeste', 'Sudeste', 'Sul', 'Sul', 'Sul'), Estado = c('Distrito Federal', 'Goias', 'Mato Grosso', 'Mato Grosso do Sul', '', 'Alagoas', 'Bahia', 'Ceara', 'Maranhao', 'Paraiba', 'Pernambuco', 'Piaui', 'Rio Grande do Norte', 'Sergipe', 'Acre', 'Amapa', 'Amazonas', 'Para', 'Rondonia', 'Roraima', 'Tocantins', 'Espirito Santo', 'Minas Gerais', 'Rio de Janeiro', 'Sao Paulo', 'Parana', 'Rio Grande do Sul', 'Santa Catarina'), Bolsonaro = c(0.5837, 0.5724, 0.6004, 0.5506, 0.5879, 0.3440, 0.2341, 0.2174, 0.2428, 0.3130, 0.3057, 0.1876, 0.3021, 0.2721, 0.6224, 0.4074, 0.4348, 0.3619, 0.6224, 0.6297, 0.4464, 0.5476, 0.4831, 0.5979, 0.5300, 0.5689, 0.5263, 0.6582), Haddad = c(0.1187, 0.2186, 0.2476, 0.2387, 0.1010, 0.4475, 0.6028, 0.3312, 0.6126, 0.4546, 0.4887, 0.6340, 0.4119, 0.5009, 0.1853, 0.3277, 0.4030, 0.4139, 0.2036, 0.1785, 0.4112, 0.2420, 0.2765, 0.1469, 0.1642, 0.1970, 0.2281, 0.1513), Ciro = c(0.1660, 0.0860, 0.0559, 0.0804, 0.1452, 0.1012, 0.0941, 0.4095, 0.0839, 0.1675, 0.1356, 0.1142, 0.2231, 0.1302, 0.0517, 0.1234, 0.0750, 0.1003, 0.0603, 0.0536, 0.0717, 0.0954, 0.1164, 0.1522, 0.1135, 0.0831, 0.1137, 0.0668), Outros = c(0.1316, 0.1230, 0.0961, 0.1304, 0.1659, 0.1072, 0.0690, 0.0419, 0.0606, 0.0650, 0.0700, 0.0642, 0.0631, 0.0967, 0.1405, 0.1417, 0.0873, 0.1237, 0.1739, 0.1383, 0.0707, 0.1149, 0.1241, 0.1030, 0.1922, 0.1510, 0.1318, 0.1236) ) ### Analisando o data.table perc_validos... perc_validos; class(perc_validos); str(perc_validos); dim(perc_validos) ### Total de Votos Validos por regiao e no exterior... votos_regiao <- data.table(Regiao = c('Centro-Oeste', 'Exterior', 'Nordeste', 'Norte', 'Sudeste', 'Sul'), 'Jair Bolsonaro' = c(4555415, 113690, 7453186, 3785038, 23915925, 9453736), 'Fernando Haddad' = c(1642054, 19540, 14583334, 3211002, 8623232, 3262843), 'Ciro Gomes' = c(750776, 28073, 4892961, 748170, 5425104, 1499282), 'Demais Candidatos' = c(952142, 32078, 1894092, 982103, 6968773, 2258047) ) ### Analisando o data.table votos_regiao... votos_regiao; class(votos_regiao); str(votos_regiao); dim(votos_regiao) ### Fazendo o cruzamento... Ou pelo menos tentando... consolida1 <- function(Candidato) { temporario <- merge(x = perc_validos, y = votos_regiao[, .(Regiao, Candidato)], by = "Regiao", all.x = TRUE, sort = TRUE) return(temporario) } consolida1(Candidato = "Jair Bolsonaro") consolida2 <- function(Candidato) { temporario <- merge(x = perc_validos, y = votos_regiao[, .(Regiao, substitute(Candidato))], by = "Regiao", all.x = TRUE, sort = TRUE) return(temporario) } consolida2(Candidato = "Ciro Gomes") consolida3 <- function(Candidato) { temporario <- merge(x = perc_validos, y = votos_regiao[, .(Regiao, eval(Candidato))], by = "Regiao", all.x = TRUE, sort = TRUE) return(temporario) } consolida3(Candidato = "Fernando Haddad")

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Construir um laço que modifique o conteúdo do meu contador
by Yury Duarte 18 Jan '19

18 Jan '19

Bom dia a todos! Há algum tempo venho tentando encontrar uma lógica de laço aonde eu consiga eliminar determinadas posições de uma lista (que uso de contador), de acordo com uma condição, e seguir com laço. Em suma, dentro de uma lista de polígonos, preciso identificar os polígonos que se sobrepõe (mesmo que apenas se encostem), uni-los num novo polígono (sobrescrevendo o primeiro?), eliminando o que restou da união e seguindo o fluxo do laço com o resultado da união. Assim, um polígono que foi unido não mais seria considerado no laço. Segue um código como exemplo, aonde testei algumas possibilidades para contornar a questão. Acredito que a leitura do código elucide melhor meu problema. Caso alguém tenha uma ideia de logica/abordagem diferente, ficarei feliz em testar! Desde já, agradeço o auxilio de todos! ############################################################################# rodar_bibliotecas = function(necessarias){ if(necessarias){ library(rgrass7) library(spatstat) library(maptools) library(shapefiles) library(foreign) library(magrittr) library(formattable) library(e1071) library(rlang) library(rgdal) library(rgeos) library(raster) library(sp) library(sf) library(RcppCNPy) library(deldir) library(dismo) library(dplyr) library(ggplot2) library(gstat) library(tidyverse) library(smoothr) library(viridisLite) library(gpclib) } return('Ok') } ############################################################################# rodar_bibliotecas(TRUE) xpol = c(0,1,1,0,0) ypol = c(0,0,1,1,0) pol = SpatialPolygons(list( Polygons(list(Polygon(cbind(xpol-1.05,ypol))), ID="x1"), Polygons(list(Polygon(cbind(xpol,ypol))), ID="x2"), Polygons(list(Polygon(cbind(xpol,ypol - 1.0))), ID="x3"), Polygons(list(Polygon(cbind(xpol + 1.0, ypol))), ID="x4"), Polygons(list(Polygon(cbind(xpol+.4, ypol+.1))), ID="x5"))) plot(pol) ############################################################################# #nao precisava ter feito isso, mas fiz para deixar o exemplo no mesmo formato com que meus dados estao vindo areas = length(pol) lista_vazia = list() for (area in 1:length(areas)) { lista_vazia[area] = pol[area] } lista = lista_vazia lista.1 = lista_vazia #tentativa de loop para unir poligonos que se encostam # for (i in 1:length(lista)) { while (i < length(lista)) { if(i >= length(lista.1)){ break() }else{ j = 2 while (j < length(lista.1)) { # for (j in 2:length(lista.1)) { if(!is.na((over(lista[[i]], lista.1[[j]], returnList = F) == 1))) { lista[[i]] = gUnion(lista.1[[i]], lista.1[[j]]) lista.1[[i]] = gUnion(lista.1[[i]], lista.1[[j]]) #lista[[j]] = NULL lista.1 = lista.1[-j] lista = lista[-j] }else{ j = j+1 } } i = i+1 } } ############################################################################# fim = lista.1[[1]] plot(fim) for (x in 2:length(lista)){ if(x==2){ if(is.na((over(fim, lista[[x]], returnList = T) == 1))){ fim = bind(fim, lista[[x]]) } }else{ a = is.na((over(fim, lista[[x]], returnList = T) == 1)) if(a[length(a)] == TRUE){ fim = bind(fim, lista[[x]]) } } } #o objetivo final seria ter todas as areas da lista unidas num unico objeto #dessa forma, o contorno do polt(pol) devera ser igual ao contorno do plot(fim) plot(pol) plot(fim) Yury Duarte Engenheiro Agrônomo - ESALQ/USP

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Tinn-R: nova página
by Jose Claudio Faria 12 Jan '19

12 Jan '19

Prezados, O projeto Tinn-R está com nova web page: http://nbcgib.uesc.br/tinnr/en/index.php Abraços, ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ 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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Linha de tendência em xyplot (lattice): melhor ajuste
by Marcelo Laia 12 Jan '19

12 Jan '19

Colegas, Fiz o seguinte: xyplot(Clorofila~Tempo|Isolado, groups=Genotipo, data=a, type = c("p", "spline", "spline"), distribute.type = FALSE, auto.key=TRUE) Na ajuda do panel.xyplot consta que: "smooth"’ adds a loess fit "spline"’ adds a cubic smoothing spline fit "a"’ has the effect of calling ‘panel.average’, which can be useful for creating interaction plots Minha pergunta é: Nos dois primeiros casos, tem como eu saber, diretamente no gráfico, qual seria o melhor ajuste? Plotar algo como um R2, por exemplo? (Se falei besteira, aqui, perdão!) Obrigado -- Marcelo

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Modelo em aov semelhante ao do ExpDes.pt
by Marcelo Laia 10 Jan '19

10 Jan '19

Colegas, Minha aluna está rodando no ExpDes o seguinte modelo: attach(clorofila) fat3.dbc(Isolado,Genótipo,Tempo,Bloco,Clorofila, quali = c(TRUE, TRUE, TRUE), fac.names = c("Isolado","Genótipo","Tempo"), sigF = "0.05", sigT = "0.05" Qual seria o modelo semelhante para ela rodar diretamente no aov? Por exemplo: aov(Clorofila ~ Genótipo*Tempo*Isolado ... etc Muito obrigado -- Marcelo

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Particionar soma de quadrado
by Andre Oliveira 10 Jan '19

10 Jan '19

Boa noite, dados que houve a internação entre fatores, preciso particionar a soma de quadrado. É apenas um exercício que estou fazendo co dados que está na web. Evidentemente que posso construir os contraste e testar o que me interessa e também poderia usar a ExpDes para isto. Alguém poderia ajudar com um script para tal desdobramento? Grato Pequei este exemplo! da <- read.table("http://www.leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/anovareg.txt", header=TRUE, sep="\t") str(da) attach(da) # Este exemplo testa regressão! fit=aov(indice ~ cultivar*ordered(dose)) summary(fit) summary.lm(fit) # Gostaria de ajuda para desdobrar e testar doses para este modelo abaixo! fit=aov(indice ~ cultivar*factor(dose)+Error(bloco:(cultivar+dose)) summary(fit) Grato

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Distribuição gama bivariada no R
by Ana Beatriz Souza Souza 20 Dez '18

20 Dez '18

Boa tarde pessoal! Estou trabalhando com distribuições gama bivariada e outras distribuições relacionadas. Alguma indicação de pacotes no R que abordam esses modelos? Desde já agradeço Att., Ana

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