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Fwd: Re: benchmarking
by Leonard de Assis 08 Nov '11

08 Nov '11

-------- Mensagem original -------- Assunto: Re: [R-br] benchmarking Data: Fri, 28 Oct 2011 16:31:34 -0200 De: Leonard de Assis <assis.leonard(a)gmail.com> Responder a: assis.leonard(a)gmail.com Para: assis.leonard(a)gmail.com Mesma máquina, R 2.13.2, Ubuntu 11.10 x64 ATLAS instalado (Com blas, provavelmente) R Benchmark 2.5 =============== Number of times each test is run__________________________: 3 I. Matrix calculation --------------------- Creation, transp., deformation of a 2500x2500 matrix (sec): 0.679999999999997 2400x2400 normal distributed random matrix ^1000____ (sec): 3.66666666666667 Sorting of 7,000,000 random values__________________ (sec): 0.919999999999999 2800x2800 cross-product matrix (b = a' * a)_________ (sec): 1.77 Linear regr. over a 3000x3000 matrix (c = a \ b')___ (sec): 1.05333333333333 -------------------------------------------- Trimmed geom. mean (2 extremes eliminated): 1.19704085704037 II. Matrix functions -------------------- FFT over 2,400,000 random values____________________ (sec): 0.756666666666665 Eigenvalues of a 640x640 random matrix______________ (sec): 4.31333333333333 Determinant of a 2500x2500 random matrix____________ (sec): 1.05666666666667 Cholesky decomposition of a 3000x3000 matrix________ (sec): 1.29333333333333 Inverse of a 1600x1600 random matrix________________ (sec): 1.11666666666666 -------------------------------------------- Trimmed geom. mean (2 extremes eliminated): 1.15130575853477 III. Programmation ------------------ 3,500,000 Fibonacci numbers calculation (vector calc)(sec): 5.47666666666667 Creation of a 3000x3000 Hilbert matrix (matrix calc) (sec): 0.689999999999998 Grand common divisors of 400,000 pairs (recursion)__ (sec): 1.08000000000001 Creation of a 500x500 Toeplitz matrix (loops)_______ (sec): 1.15333333333333 Escoufier's method on a 45x45 matrix (mixed)________ (sec): 0.840000000000003 -------------------------------------------- Trimmed geom. mean (2 extremes eliminated): 1.01520238306255 Total time for all 15 tests_________________________ (sec): 25.8666666666667 Overall mean (sum of I, II and III trimmed means/3)_ (sec): 1.11845219568472 --- End of test --- []s Leonard de Assis assis <dot> leonard <at> gmail <dot> com Em 28/10/2011 14:49, Leonard de Assis escreveu: > Segue meu teste na minha 1a config: > > SAMSUNG RF411 > Core i5 2a Geração 6 GB RAM > Windows 7 Pro x64 > R 2.13.1 x64 Sem BLAS (Tem BLAS pra Intel64?) > > R Benchmark 2.5 > =============== > Number of times each test is run__________________________: 3 > > I. Matrix calculation > --------------------- > Creation, transp., deformation of a 2500x2500 matrix (sec): > 0.563333333333333 > 2400x2400 normal distributed random matrix ^1000____ (sec): > 3.33333333333333 > Sorting of 7,000,000 random values__________________ (sec): > 0.840000000000001 > 2800x2800 cross-product matrix (b = a' * a)_________ (sec): > 14.0966666666667 > Linear regr. over a 3000x3000 matrix (c = a \ b')___ (sec): > 6.73333333333333 > -------------------------------------------- > Trimmed geom. mean (2 extremes eliminated): > 2.66151784278081 > > II. Matrix functions > -------------------- > FFT over 2,400,000 random values____________________ (sec): > 0.486666666666669 > Eigenvalues of a 640x640 random matrix______________ (sec): > 0.946666666666658 > Determinant of a 2500x2500 random matrix____________ (sec): > 3.56000000000001 > Cholesky decomposition of a 3000x3000 matrix________ (sec): > 5.14666666666668 > Inverse of a 1600x1600 random matrix________________ (sec): > 3.53666666666667 > -------------------------------------------- > Trimmed geom. mean (2 extremes eliminated): > 2.28426807887244 > > III. Programmation > ------------------ > 3,500,000 Fibonacci numbers calculation (vector calc)(sec): > 4.11333333333333 > Creation of a 3000x3000 Hilbert matrix (matrix calc) (sec): > 0.506666666666661 > Grand common divisors of 400,000 pairs (recursion)__ (sec): > 0.770000000000001 > Creation of a 500x500 Toeplitz matrix (loops)_______ (sec): > 0.816666666666663 > Escoufier's method on a 45x45 matrix (mixed)________ (sec): 0.5 > -------------------------------------------- > Trimmed geom. mean (2 extremes eliminated): > 0.682997786213496 > > > Total time for all 15 tests_________________________ (sec): 45.95 > Overall mean (sum of I, II and III trimmed means/3)_ (sec): > 1.60730606307823 > --- End of test --- > > Warning messages: > 1: package 'Matrix' was built under R version 2.13.2 > 2: package 'SuppDists' was built under R version 2.13.2 > > []s > Leonard de Assis > assis <dot> leonard <at> gmail <dot> com > > > Em 28/10/2011 11:33, Benilton Carvalho escreveu: >> Aos interessados em fazer algum benchmarking, aqui uma sugestao: >> >> 1) Instale o pacote SuppDists >> 2) Execute: >> >> source('http://r.research.att.com/benchmarks/R-benchmark-25.R') >> >> 3) Reporte aqui: >> >> a) Informacao de Hardware >> b) Versao do R >> c) Informacoes adicionais relevantes (BLAS / LAPACK / etc) >> d) Resultados do benchmark... >> >> Para o meu caso: >> >> Mac Pro 4,1 >> Quad-Core Xeon 2.93GHz x 2 HT >> 16G RAM >> R 2.13.2 (binario padrao) + ATLAS BLAS >> >> Resultados: >> >> >> R Benchmark 2.5 >> =============== >> Number of times each test is run__________________________: 3 >> >> I. Matrix calculation >> --------------------- >> Creation, transp., deformation of a 2500x2500 matrix (sec): 0.617666666666613 >> 2400x2400 normal distributed random matrix ^1000____ (sec): 0.267000000000053 >> Sorting of 7,000,000 random values__________________ (sec): 0.821333333333352 >> 2800x2800 cross-product matrix (b = a' * a)_________ (sec): 0.37166666666667 >> Linear regr. over a 3000x3000 matrix (c = a \ b')___ (sec): 0.316000000000031 >> -------------------------------------------- >> Trimmed geom. mean (2 extremes eliminated): 0.417059757745061 >> >> II. Matrix functions >> -------------------- >> FFT over 2,400,000 random values____________________ (sec): 0.489666666666684 >> Eigenvalues of a 640x640 random matrix______________ (sec): 0.65166666666668 >> Determinant of a 2500x2500 random matrix____________ (sec): 0.430999999999964 >> Cholesky decomposition of a 3000x3000 matrix________ (sec): 0.331666666666706 >> Inverse of a 1600x1600 random matrix________________ (sec): 0.471333333333329 >> -------------------------------------------- >> Trimmed geom. mean (2 extremes eliminated): 0.463342341088548 >> >> III. Programmation >> ------------------ >> 3,500,000 Fibonacci numbers calculation (vector calc)(sec): 0.721333333333367 >> Creation of a 3000x3000 Hilbert matrix (matrix calc) (sec): 0.472333333333268 >> Grand common divisors of 400,000 pairs (recursion)__ (sec): 2.30133333333337 >> Creation of a 500x500 Toeplitz matrix (loops)_______ (sec): 0.733999999999999 >> Escoufier's method on a 45x45 matrix (mixed)________ (sec): 0.533999999999992 >> -------------------------------------------- >> Trimmed geom. mean (2 extremes eliminated): 0.656333300289129 >> >> >> Total time for all 15 tests_________________________ (sec): 9.53200000000008 >> Overall mean (sum of I, II and III trimmed means/3)_ (sec): 0.502429238538774 >> --- End of test --- >> _______________________________________________ >> 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.

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exportar saídas
by Luiz André Zardo 07 Nov '11

07 Nov '11

Prezados, Alguém poderia me orientar como proceder para exportar várias saídas para uma planilha excel. Por exemplo, rodei 5 modelos de regressão e gostaria de importar os resultados das anovas de cada modelo para uma planilha excel, como procedo? Obrigado!! Luiz Zardo

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Precisão numéria entre OX, R, Octave e Python
by Pedro Rafael 07 Nov '11

07 Nov '11

Comparação entre precisão matemática entre R, Ox, Octave e Python. Esse link foi enviado pelo Francisco Cribari na comunidade de estatística. http://projecteuclid.org/DPubS?service=UI&version=1.0&verb=Display&handle=e… -- Saudações, Pedro Rafael Diniz Marinho. Estatístico - Secretaria de Estado da Saúde - PB.

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Intervalo de confiança não paramétrico
by Edson Lira 07 Nov '11

07 Nov '11

Bom dia, caro colegas, Intervalo de confiança para dados paramétricos sei como se calcula. Mas e se meus dados forem não paramétricos? Como calculo os Intervalos? Tem alguma rotina? Essa dúvida me veio porque quando faço fisher.test para tabelas dois por dois, me da o intervalo para o odds e para média, como faço? Ou não é possível? Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas

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Ajuda com argumento panel em um gráfico com a função xyplot{lattice}.
by Augusto Ribas 07 Nov '11

07 Nov '11

Ola galera. Estou aqui sofrendo com o xyplot(). Eu estou tentando fazer um gráfico a partir de 3 variáveis, 2 categóricas e uma numérica. Gostaria de um xyplot que aparecesse tanto as "bolinhas" que são meus dados como um risco com a média para cada grupo de amostras. Segue um exemplo que é exatamente o que quero fazer, mas usando o xyplot para partir ele em 2 gráficos uma para cada grupo. Acredito que tenho que usar o argumento panel, nossa mas não entendo muito bem a logica de como funciona para fazer funções pra usar no panel, e as que tem não consegui que fizessem o que quero. Se alguém puder dar uma mãozinha. #Começa aqui o exemplo #Abrindo um exemplo require(lattice) demo4<-read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/demo4.csv") Convertendo Variaveis em Tempo demo4 <- within(demo4, { group <- factor(group) time <- factor(time) id <- factor(id) }) par(cex = 1) # Gráfico with(demo4, interaction.plot(time, group, pulse, ylim = c(0, 60), lty = c(1, 12), lwd = 3, ylab = "mean of pulse", xlab = "time", trace.label = "group")) points(as.numeric(demo4$time),demo4$pulse,pch=rep(c(1,16),each=12)) # Gráfico com xyplot xyplot(pulse~time|group,data=demo4,layout=c(2,1),pch=16,col="black",cex=1.3) #Então aqui que eu gostaria so de uma linha ligando as medias pra cada nível do tempo no dois níveis do group #Usei alguns dos panel pronto e tentei fazer um mas não deu muito certo Bem é isso, agradeço a atenção desde ja :) -- Grato Augusto C. A. Ribas Site Pessoal: http://augustoribas.heliohost.org Lattes: http://lattes.cnpq.br/7355685961127056

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O que está faltando?
by Leonard Assis 05 Nov '11

05 Nov '11

Bom dia a todos, resolvi seguir hoje cedo a dica postada pelo professor Paulo Justiniano em http://www.leg.ufpr.br/doku.php/dicas:r-compila contudo, ao executar o script, notei que algo estranho estava acontecendo, pois o R não instalava. resolvi então abrir o script e executar passo a passo cada item contido nele. Basicamente, o que ele faz é: 1. apt-get para pegar todas as dependências faltantes (parece que está funcionando, não apresentou erro) 2. checkout no R-devel direto do cran usando svn (está funcionando, baixou corretamente) 3. rsync nos pacotes fonte do r-recommended (também funcionou corretamente) 4. configure, adaptando o R (com os parâmetros --with-tcltk --enable-R-shlib --with-recommended-packages --with-valgrind-instrumentation --enable-memory-profiling --with-system-bzlib --with-rgl --with-blas --with-lapack --enable-R-static-lib --enable-BLAS-shlib) 5. make Bem, ao chegar nesta etapa, aparece a seguinte sequência: gcc -std=gnu99 -Wl,--export-dynamic -fopenmp -L/usr/local/lib -o R.bin Rmain.o -L../../lib -lR -lRblas ../../lib/libR.so: undefined reference to `drot_' ../../lib/libR.so: undefined reference to `drotg_' ../../lib/libR.so: undefined reference to `dswap_' ../../lib/libR.so: undefined reference to `dgemm_' ../../lib/libR.so: undefined reference to `dnrm2_' ../../lib/libR.so: undefined reference to `dscal_' ../../lib/libR.so: undefined reference to `zgemm_' ../../lib/libR.so: undefined reference to `dtrsm_' ../../lib/libR.so: undefined reference to `daxpy_' ../../lib/libR.so: undefined reference to `dcopy_' ../../lib/libR.so: undefined reference to `dsyrk_' ../../lib/libR.so: undefined reference to `dasum_' ../../lib/libR.so: undefined reference to `ddot_' collect2: ld returned 1 exit status make[3]: ** [R.bin] Erro 1 make[3]: Saindo do diretório `/home/ldeassis/R/R/src/main' make[2]: ** [R] Erro 2 make[2]: Saindo do diretório `/home/ldeassis/R/R/src/main' make[1]: ** [R] Erro 1 make[1]: Saindo do diretório `/home/ldeassis/R/R/src' make: ** [R] Erro 1 ldeassis@ubuntu:~/R/R$ Pelo que conheço de C/C++, está faltando alguma lib. A pergunta é: qual é essa dita cuja? Suponho que na hora do apt, algum pacote não foi encontrado ou coisa parecida. Alguma sugestão? Obrigado lmassis <at> yahoo <dot> com <dot> br assis.leonard <at> gmail <dot> com

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Resolvido: Tirar o cabeçalho do txt
by Simone D. Sartorio 05 Nov '11

05 Nov '11

Pessoal, muito obrigada pela ajuda! Deu certo! bjos Simone Daniela Sartorio Licenciada em Matemática - UNESP (Rio Claro); Mestre e atualmente Doutoranda em Estatística e Experimentação Agronômica - ESALQ/USP. Cel: (19)9105-9032 - Claro (19)8182-0586 - Tim ******************************************************************* "Gostaria de te desejar tantas coisas. Mas nada seria suficiente. Então, desejo apenas que você tenha muitos desejos. Desejos grandes. E que eles possam te mover a cada minuto, ao rumo da sua felicidade!" (Carlos Drummond de Andrade) ******************************************************************* Tenha um Bom Dia!!! ________________________________ De: Jônatan <jdtatsch(a)gmail.com> Para: Simone D. Sartorio <sisartorio(a)yahoo.com.br> Enviadas: Sexta-feira, 4 de Novembro de 2011 17:22 Assunto: Re: [R-br] Tirar o cabeçalho do txt Olá Simone, os argumentos usados na funcao grep são "Expressões Regulares (ERs)" e são comumente usadas em linhas de comandos de sistemas unix. Como vi que se tratava de dados de saída do DSSAT imaginei que estariam usando SO Windows, por isso enviei como fazer no R. No exemplo que te enviei a ER "^ [0-9]|^@" significa "procura por todas linhas que comecarem ("^") com um espaço seguido de qualquer número ("[0-9]"), ou ("|") linhas que comecarem com @. A função grep retorna as posicoes das linhas com esse padrão. Fora do assunto da questão, eu fiquei pensando depois disso, como vcs vão diferenciar uma simulação da outra? Não verifiquei se há nos seus dados uma coluna que diferencie uma simulação da outra. Acho que teria que por um identificador (p.ex. 1 pra primeira simulação, 2 pra segunda, ...). Se todas simulações tiverem o mesmo numero de linhas é fácil fazer isso com o comando "rep" do R. Do contrário já teria que pensar um pouco mais. Se quiseres saber mais sobre regex veja ?regex (no R) e tem esse link http://aurelio.net/regex/. Gostaria de te pedir para responder a lista r-br que a questão foi resolvida. Quando te respondi não tinha certeza se era isso mesmo que tu queria, que bom que serviu. [ ]'s 2011/11/4 Simone D. Sartorio <sisartorio(a)yahoo.com.br> Oi Jonatan! > >Muito obrigada resolveu.... por tentativa e erro consegui tirar as linhas q eu queria, mas quebrei a cabeça aqui e nao entendi a logica da programação: >"^ [0-9]|^@" >Vc pode me explicar?! Nunca vi, ou melhor, não fui apresentada a esta notação! >Desde já muito obrigada! >abraços >Simone > > > > >________________________________ >De: Jônatan <jdtatsch(a)gmail.com> >Para: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br; Simone D. Sartorio <sisartorio(a)yahoo.com.br> >Enviadas: Quinta-feira, 3 de Novembro de 2011 16:13 >Assunto: Re: [R-br] Tirar o cabeçalho do txt > > > >Se infelizmente não estiveres usando linux use o R mesmo. > >d <- readLines("~/Desktop/jandaia.txt") >writeLines(d[grep("^ [0-9]|^@", d)],"teste.txt") > > > >[ ]'s > >-- >#------------------------------------------------------------------------------# ># Jônatan Dupont Tatsch # ># Climate and Biosphere Laboratory # ># Department of Atmospheric Sciences # ># Institute of Astronomy, Geophysics and Atmospheric Sciences # ># University of São Paulo # ># Rua do Matão, 1226 # ># Cid. Universitária, São Paulo, SP, Brazil, CEP: 05508-090 # ># Phone:+55 11 3091-4772, Fax:+55 11 3091-4714 # ># http://jonatandupont.weebly.com/index.html # >#------------------------------------------------------------------------------# > > >2011/11/3 Simone D. Sartorio <sisartorio(a)yahoo.com.br> > > >>Pessoal, boa tarde! >> >>Gente, estou com o seguinte problema, apareceu um rapaz aqui com um banco de dados com o formato que eu deixei disponivel no site: >>http://www.datafilehost.com/download-b2091792.html >> >>O programa que ele usa, pelo que ele me disse, solta esse cabeçalho, que não tem como tirar pelo programa: >> >>------------------------------------------------------------------------------------------------ >>*GROWTH ASPECTS OUTPUT FILE >>*DSSAT Cropping System Model Ver. 4.5.0.047 APR 11, 2011; 16:16:38 >> >>*RUN 1 : nov_01_DAS MZCER045 GOJD1105 1 >> MODEL : MZCER045 - Maize >> EXPERIMENT : GOJD1105 SN MILHO_SAFRA_JANDAIA >> DATA PATH : C:\DSSAT45\Seasonal\ >> TREATMENT 1 : nov_01_DAS MZCER045 >>------------------------------------------------------------------------------------------------ >> >>Mas isto ele solta para cada amostra obtida, ou seja, nesse arquivo q deixei no site, que eu salvei em '.txt', tem vários deste tipo, identificando a amostra, mas o cabeçalho é meio q padrão. >>Alguem sabe se é possível apagar este cabeçalho deste arquivo de uma maneira inteligente, sem ser manualmente?! Pq o cara tem 30 anos de informações, dai pensa no trabalho.... >>Deletar linha, coluna, ou celula é facil de uma matriz, mas coisa assim eu desconheço se dá p fazer no R. >>Alguém tem alguma ideia?! Pode ser em outro programa tb! >> >>desde já muito obrigada! >>Simone >> >> >> >>Simone Daniela Sartorio >>Licenciada em Matemática - UNESP (Rio Claro); >>Mestre e atualmente Doutoranda em Estatística e Experimentação Agronômica - ESALQ/USP. >>Cel: (19)9105-9032 - Claro >> (19)8182-0586 - Tim >> >> ******************************************************************* >> "Gostaria de te desejar tantas coisas. >> Mas nada seria suficiente. >> Então, desejo apenas que você tenha muitos desejos. >> Desejos grandes. >> E que eles possam te mover a cada minuto, ao rumo da sua felicidade!" >> (Carlos Drummond de Andrade) >> ******************************************************************* >> Tenha um Bom Dia!!! >> >> >> >>_______________________________________________ >>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. >> > > > > > > -- #------------------------------------------------------------------------------# # Jônatan Dupont Tatsch # # Climate and Biosphere Laboratory # # Department of Atmospheric Sciences # # Institute of Astronomy, Geophysics and Atmospheric Sciences # # University of São Paulo # # Rua do Matão, 1226 # # Cid. Universitária, São Paulo, SP, Brazil, CEP: 05508-090 # # Phone:+55 11 3091-4772, Fax:+55 11 3091-4714 # # http://jonatandupont.weebly.com/index.html # #------------------------------------------------------------------------------#

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Algoritmo genético
by Ana Paula Sousa 04 Nov '11

04 Nov '11

Alguém já trabalhou com algoritmo genético no R?

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Re: [R-br] Diferenças na Qualidade de Ajuste SAS e R
by Ivan Bezerra Allaman 04 Nov '11

04 Nov '11

Atenção!! Ao comparar o R com o Satão deve ser utilizado o mesmo tipo de reparametrização do SAS, pois as reparametrizações são diferentes. Use no R o contraste soma zero para comparar com o SAS. (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 3680-5076 E-mail: ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com @ \end{signature}

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Diferenças na Qualidade de Ajuste SAS e R
by Danilo Scorzoni Ré 04 Nov '11

04 Nov '11

Prezados, desculpe pela falta de informação. Reproduzo, abaixo, os comandos utilizados em cada pacote estatístico. Porém, não estou incluindo o conjunto de dados. No R: ---------------------- dados.VOL = glm(VOL ~ AREA + BLOCO + AREA:BLOCO + TRAT + AREA:TRAT, family=Gamma(link="log")) anova(dados.VOL, test="Chi") summary(dados.VOL) Resultados do anova(dados.VOL, test="Chi"): Terms added sequentially (first to last) Df Deviance Resid. Df Resid. Dev P(>|Chi|) NULL 23 5.0505 AREA 1 0.20472 22 4.8458 0.143019 BLOCO 2 1.33563 20 3.5102 0.000914 *** TRAT 3 0.99568 17 2.5145 0.015220 * AREA:BLOCO 2 0.80620 15 1.7083 0.014642 * AREA:TRAT 3 0.44780 12 1.2605 0.195766 Qualidade do ajuste no R (summary(dados.VOL)): (Dispersion parameter for Gamma family taken to be 0.09543322) Null deviance: 5.0505 on 23 degrees of freedom Residual deviance: 1.2605 on 12 degrees of freedom AIC: 237.67 No SAS: ------------------------- PROC GENMOD DATA = WORK.Dados; CLASS AREA TRAT BLOCO; MODEL VOL = AREA BLOCO AREA|BLOCO TRAT AREA|TRAT / dist = gamma link = log type1 type3; RUN; Resultados (resumidos): Estimativa do parâmetro de escala: Scale 1 19.2056 5.4967 10.9600 33.6546 Criteria For Assessing Goodness Of Fit Criterion DF Value Value/DF Deviance 12 1.2605 0.1050 Scaled Deviance 12 24.2083 2.0174 Pearson Chi-Square 12 1.1452 0.0954 Scaled Pearson X2 12 21.9940 1.8328 Log Likelihood -105.8333 LR Statistics For Type 1 Analysis 2*Log Chi- Source Likelihood DF Square Pr > ChiSq Intercept -245.5958 AREA -244.5698 1 1.03 0.3111 BLOCO -236.6152 2 7.95 0.0187 AREA*BLOCO -230.4331 2 6.18 0.0455 TRAT -219.0362 3 11.40 0.0098 AREA*TRAT -211.6666 3 7.37 0.0610 LR Statistics For Type 3 Analysis Chi- Source DF Square Pr > ChiSq AREA 1 3.83 0.0504 BLOCO 2 15.70 0.0004 AREA*BLOCO 2 13.45 0.0012 TRAT 3 14.20 0.0026 AREA*TRAT 3 7.37 0.0610 OBS: Não coloquei os valores das estimativas dos parâmetros e os testes. Obrigado pela atenção. Att, -- Danilo Scorzoni Ré Engenheiro Florestal Mestrando em Ciência Florestal FCA / UNESP - Botucatu (14) 8180-2494

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