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Re: [R-br] modelo linear com efeito aleatório
by Ivan Bezerra Allaman 21 Mai '12

21 Mai '12

library(lme4) mod <- lmer(tempo ~ desfecho + (1|pac),data=data) summary(mod) ?lmer (S,f,P) Allaman \begin{signature} <<>>= Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman Universidade Estadual de Santa Cruz Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas Ilhéus/BA - Brasil Fone: +55 73 3680-5596 E-mail: ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com @ \end{signature}

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modelo linear com efeito aleatório
by Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil 21 Mai '12

21 Mai '12

Amigos de R, Pacientes foram expostos a experimentos para verificar o tempo de resposta a determinadas exposições. Para cada exposição (que são 3, mas prefiro aborda-las individualmente) verificou-se se o sujeito acertou a resposta desejada e quanto tempo levou para responder. A hipótese do estudo é que quando o sujeito acerta a resposta o tempo de resposta é menor do que quando erra. O problema é que cada paciente é exposto diversas vezes. Então eu tenho um banco com 10 pacientes, mas com mais de 300 linhas, semelhante a simulação abaixo. A minha questão é que eu imagino que haja dependencia dos pacientes, ou seja, que as respostas sejam mais parecidas dentro de cada sujeito do que entre cada sujeito. Provavelmente a variação teria dois componentes, o de dentro do sujeito e entre os sujeitos. POr isso, eu imaginei que utilizar um modelo aleatório com o paciente como o elemento aleatório fosse mais interpretável que um modelo linear simples. Mas infelizmente nao estou conseguindo fazer a função funcionar. Olhei os exemplos , li algumas vezes a documentção... mas ainda não foi. Qualquer sugestão de como fazer funcionar é bem vinda! z <- rnorm(200, mean = 120 , sd = 10) x <- rnorm(100, mean = 90, sd = 20) data <- as.data.frame(rbind(cbind(x,1,1:10),cbind(z,0,1:10))) names(data) <- c('tempo','desfecho','pac') summary(lm(tempo ~ desfecho + pac,data)) library('nlm') > lme(tempo ~ desfecho + pac,data) Erro em getGroups.data.frame(dataMix, groups) : Invalid formula for groups > lme(tempo ~ desfecho,data,random= pac) Erro em reStruct(random, REML = REML, data = NULL) : objeto 'pac' não encontrado > lme(tempo ~ desfecho,data,random= ~ pac) Erro em getGroups.data.frame(dataMix, groups) : Invalid formula for groups > lme(tempo ~ desfecho,data,random= ~desfecho|pac) Erro em lme.formula(tempo ~ desfecho, data, random = ~desfecho | pac) : nlminb problem, convergence error code = 1 message = iteration limit reached without convergence (10) Abraço forte, Dr. Pedro Emmanuel A. A. do Brasil Curriculum Lattes: http://lattes.cnpq.br/6597654894290806 Instituto de Pesquisa Clínica Evandro Chagas Fundação Oswaldo Cruz Rio de Janeiro - Brasil Av. Brasil 4365, CEP 21040-360, Tel 55 21 3865-9648 email: pedro.brasil(a)ipec.fiocruz.br email: emmanuel.brasil(a)gmail.com ---Apoio aos softwares livres www.zotero.org - gerenciamento de referências bibliográficas. www.broffice.org ou www.libreoffice.org - textos, planilhas ou apresentações. www.epidata.dk - entrada de dados. www.r-project.org - análise de dados. www.ubuntu.com - sistema operacional

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séries em escalas diferentes com lattice
by Lucas Barbosa 20 Mai '12

20 Mai '12

Boa tarde pessoal, Como posso fazer um gráfico de duas séries em diferentes escalas (com dois eixos verticais) usando o lattice? Sei fazer com o plot normal (exemplo abaixo), mas seria muito vantajoso para mim criar uma função panel -- quero fazer vários gráficos, um para cada valor de uma outra variável ("condicionando" com aquela barra vertical). x=1:100 y1 = rpois(100, 20) y2 = rnorm(100, 5) par(mar=c(5,5,4,5)) plot(x, y1, type="l", axes=FALSE, frame=TRUE, ann=FALSE, col=4) axis(4) mtext(text="y1", 4, line=3) par(new=T) plot(x, y2, type='l', lwd=1.5)

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Dúvida tapply
by Leandro Marino 19 Mai '12

19 Mai '12

Caros, estou executando o seguinte comando utilizando os dados da ProvaBrasil 2009 no RJ. > unlist(tapply(alunorj$NU_THETAT_L,list1,length,simplify=F)) [1] 94410 72130 17151 93198 55995 6091 2863 > unlist(tapply(alunorj$NU_THETAT_L,list1,length,simplify=T)) 4ª série / 5º ano EF 8ª série / 9º ano EF Matutino 94410 93198 Vespertino 72130 55995 Noturno NA 6091 Intermediário 17151 2863 Note que o NA que tem no noturno 4ª serie nao aparece quando o simplify=F, existe alguma forma de forçá-lo? Preciso que tenha uma saída em vetor destes dados. Atenciosamente, Leandro Marino Cel.: + 55 21 9845-7707 Cel.: + 55 21 8777-7907

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aplicando cálculo sobre linhas de um dataframe
by Vitor Aguiar 18 Mai '12

18 Mai '12

Olá. Postei essa pergunta ontem mas não obtive resposta. Desculpe por estar postando novamente. Tenho um dataframe com milhares de linhas com valores NAs e não-NAs. Suponhamos a seguinte linha: 1. NA NA NA NA NA NA 6 6 NA NA 8 11 NA NA 17 18 NA NA 10 10 11 13 8 9 11 11 11 11 Vamos considerar os dados em pares. Assim, meu primeiro par é NA NA, o quarto par é 6 6. Há alguma forma de eu contar quantos pares iguais eu tenho em cada linha do dataframe? Assim, nessa linha por exemplo eu teria o resultado 4, pois tenho 4 pares de valores iguais (6 6, 10 10, 11 11, 11 11). Então preciso aplicar o cálculo para todas as linhas. O caminho seria um loop onde eu contaria dados[i, 1] == dados[i, 2]? Obrigado, Vitor

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Componentes de variância - dúvida
by Fernando Colugnati 18 Mai '12

18 Mai '12

#Pessoal, estou analisando um experimento que procura avaliar as fontes de variabilidade em um processo de medição. São 101 pacientes, #onde são realizadas 5 medidas em 2 imagens de endotélio, ou seja, para cada paciente tenho 10 replicações, 5 em cada imagem (variável #medida no dataframe abaixo). Entendo que tenho um modelo misto, pois considero os pacientes como efeito aleatório (a variablidade entre eles #é enorme) e também as imagens, já que podem ser tiradas de diferentes partes do antebraço do paciente. #Especifiquei este modelo com o lme4 para uma das medidas que quero analisar, o diâmetro do endotélio pós-oclusão: fm1 <- lmer(abps ~ replicacao + (replicacao|medida) + (medida|id3), medidas) #e gostaria de estimar o % da variância de cada componente, e para isso preciso da variância total, que é a soma de todas, inlcuindo dos #efeitos fixos, do aleatório e tbm dos resíduos. Está especificação está correta, na opinião dos especialistas em experimentos? (não é meu #caso) #Rodando, após o modelo VarCorr(fm1, type="varcov") anova(fm1) #como identifico a variância residual? Na verdade me enrolei um pouco com a saída do VarCorr, e mesmo pesquisando no Google, não achei nada que #apresente este tipo de propósito de análise (é um estudo de R&R, onde quero mostrar que a variabilidade das replicações, ou do operador, é a #de menor culpa neste processo). #Segue um pedaço dos dados: #> dput(medidas[1:20,]) structure(list(abpre = c(0.382, 0.383, 0.386, 0.386, 0.383, 0.386, 0.384, 0.387, 0.386, 0.383, 0.339, 0.335, 0.342, 0.335, 0.339, 0.357, 0.342, 0.346, 0.343, 0.35), abps = c(0.412, 0.412, 0.415, 0.404, 0.408, 0.408, 0.393, 0.408, 0.408, 0.408, 0.382, 0.386, 0.386, 0.386, 0.386, 0.383, 0.383, 0.379, 0.379, 0.379), abs = c(0.03, 0.029, 0.029, 0.018, 0.025, 0.022, 0.009, 0.021, 0.022, 0.025, 0.043, 0.051, 0.044, 0.051, 0.047, 0.026, 0.041, 0.033, 0.036, 0.029), id3 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), replicacao = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L ), medida = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), abpre2 = c(0.407, 0.408, 0.399, 0.404, 0.401, 0.404, 0.413, 0.413, 0.416, 0.407, 0.318, 0.318, 0.325, 0.325, 0.318, 0.314, 0.315, 0.316, 0.322, 0.322), abps2 = c(0.458, 0.452, 0.452, 0.455, 0.459, 0.465, 0.456, 0.459, 0.462, 0.462, 0.372, 0.382, 0.392, 0.386, 0.365, 0.386, 0.382, 0.369, 0.382, 0.382), abs2 = c(0.051, 0.044, 0.053, 0.051, 0.058, 0.061, 0.043, 0.046, 0.046, 0.055, 0.054, 0.064, 0.067, 0.061, 0.047, 0.072, 0.067, 0.053, 0.06, 0.06), X_Imedida_1 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), X_ImedXrepli_1 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L)), .Names = c("abpre", "abps", "abs", "id3", "replicacao", "medida", "abpre2", "abps2", "abs2", "X_Imedida_1", "X_ImedXrepli_1"), row.names = c(NA, 20L ), class = "data.frame") Abraço -- Fernando A.B. Colugnati -- Fernando A.B. Colugnati

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Plot precipitação + temperatura no mesmo frame
by Marcelo Claro de Souza 18 Mai '12

18 Mai '12

Algém poderia me explicar como plotar um gráfico de precipitação e temperatura no mesmo frame, sendo a precipitação representada por barras e as temp max min e média como linhas. Meu conjunto de dados está organizado da suinte forma: month tmax tmin tmed rainfall Jan 30,21 16,82 23,51 17,54 Feb 30,71 16,36 23,53 7,68 Mar 27,23 15,91 21,57 9,87 Apr 28,23 15,80 22,02 5,45 May 25,19 11,57 18,38 0,15 Jun 24,39 9,07 16,73 1,61 Jul 26,59 13,07 19,83 0,01 Aug 28,39 12,65 20,52 0,33 Sep 29,77 12,98 21,38 1,53 Oct 28,49 15,47 21,98 4,85 Nov 28,61 16,21 22,41 3,77 Dec 29,79 17,26 23,53 9,35 Muito obrigado pela ajuda. Abraço. Marcelo Claro de Souza Biologist, PhD student in Plant Biology Institute of Bioscience - UNESP, Brazil

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simulação de mutinomiais
by Márcio Augusto Ferreira Rodrigues 17 Mai '12

17 Mai '12

Senhores, estou interessado em simular uma amostra de multinomiais em que suas probabilidades sao geradas por uma regressão logistica, isto é Y ~ Multinomial(1, Pk0i ,Pk1i ,Pk2i , Pk3i) em que i = 1, ..., 100 ( tamanho da amostra) e k= 1,2,3. Assim, k assume 3 valores para cada i. A dúvida é: como faço para informar essa variação das probabilidades na função rmultinom? ou teria outra maneira de fazer isso? Grato, Márcio

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pergunta simples - aplicar função para rows de um dataframe
by Vitor Aguiar 17 Mai '12

17 Mai '12

Boa tarde a todos, tenho um dataframe composto de milhares de linhas e queria calcular o proporção de NAs que tenho em cada linha em relação ao total de dados para essa linha. Exemplo de linha no dataframe: 1 NA NA 15 16 23 22 NA NA NA NA 4 10 18 19 14 21 NA NA 11 8 6 11 NA NA Então pensei em fazer algo como: funçãoNA = function( x ) { naind = table(is.na( x[i, ])) naind[[2]] / length(x[i, ]) } Sou novo em programação e não sei como aplicar isso pra todas as linhas. Não consigo aplicar a função acima com a função apply, pois ela não reconhece o "i". Tenho que usar um loop pra isso? Desde já, muito obrigado. Vitor

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Nomear linhas de matrizes em lista de matrizes
by Emmanuel Arnhold 17 Mai '12

17 Mai '12

Pessoal, estou tentando nomear linhas de matrizes em uma lista de matrizes. Alguém tem a solução? # Dados m1=matrix(c(1,2,4,5,7,8), nc=2) m2=matrix(c(1,5), nc=2) l=list(m1,m2) n=factor(letters[1:4]) n1=lapply(levels(n), list) # resultado que quero obter usando lapply se possível ou outro recurso rownames(m1)=n[c(1,2,3)] rownames(m2)=n[4] l=list(m1,m2)

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