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[OFF-TOPIC] (webnário de) o que github?
by Walmes Zeviani 16 Ago '11

16 Ago '11

Pessoal, Aproveitando o embalo sobre soluções (web livres) para facilitar a nossa vida em colaboração com outras pessoas, gostaria de anunciar que vai haver um webnário de GitHub amanhã também ( https://github.com/blog/906-github-training-tomorrow) Gostaria de pedir para quem conhece o GitHub (Benilton Carvalho, Fernando Mayer, ...) para dar uma pequena noção para a gente da ferramenta. Inclusive, pelo que andei lendo, é possível hospedar dados lá e importá-los por link, ótimo para CMRs. Parece ser útil para quem tá desenvolvendo dissertação/tese por ser gerenciador de versões, tô certo? Grato. Walmes. ========================================================================== Walmes Marques Zeviani LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W) Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná fone: (+55) 41 3361 3573 VoIP: (3361 3600) 1053 1173 e-mail: walmes(a)ufpr.br twitter: @walmeszeviani homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes linux user number: 531218 ==========================================================================

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Análise filogenética (pPCA)
by Marcelo Claro de Souza 16 Ago '11

16 Ago '11

Preciso rodar uma análise de componentes principais filogenética (ppca) utilizando o pacote adephylo. Gostaria de saber como montar uma árvore filogenica de Newik e salvar o resultado em formato phylo, para depois poder rodar a ppca. Possuo um conjunto de dados formado por 36 espécies e seis variáveis. Outra dúvida, o nome das espécies deve ser o nome das linhas ou devo manter uma coluna com o nome das espécies, ficando com 7 colunas ao invés de 6. Muito obrigado.

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Re: [R-br] Análise Envoltória de Dados (DEA)
by Roney Fraga Souza 16 Ago '11

16 Ago '11

Daniel, boa noite! Não compreendi o seu problema postado na lista, possivelmente pq não utilizo o pacote DEA, onde posso baixar o pacote DEA para testes? Também utilizo o R para analisar eficiência por meio de análise envoltória de dados. Estou trabalhando com o pacote Benchmarking, que além do excelente help tem o livro do mesmo autores que criaram o pacote que é bastante útil: Bogetoft and Otto (2011), Benchmarking with DEA, SFA, and R. Como exemplo do uso do pacote Benchmarking segue medidas de eficiência para o modelos básicos de DEA utilizando os dados da Tabela 2.1 de Coll e Blasco (2006) Evaluación de la Eficiencia mediante el Análisis Envolvente de Datos. Vale ressaltar que no seu caso o arquivo é grande, e nesse exemplo o arquivo .csv tem poucas linhas, mas acredito que não terá problema em manipular suas matrizes ou data.frames utilizando o Benchmarking. Espero que o exemplo sejá útil, caso encontre algum erro pode corrigir e postar a versão corrigida. Att Roney #################### # TODO: Dados da Tabla 2.1 Valores observados concesionarios, do livro de Coll e Blasco (2006) # INPUTS # x1 = Número de empleados # x2 = Depreciación del Inmovilizado, como proxy del capital # OUTPUTS # y1 = Número de vehículos vendidos # y2 = Número de órdenes de trabajo recibidas en taller # # Coll e Blasco (2006) Evaluación de la Eficiencia mediante el Análisis Envolvente de Datos # Ferreira e Gomes (2009) Introdução à Análise Envoltória de Dados. Teoria, Modelos e Aplicações # Bogetoft, Otto (2011) Benchmark and frontier analysis using DEA and SFA and R # Author: roney ############################################################################### rm(list=ls(all=TRUE)) getwd() setwd("/Users/roney/Documents/Economia/R-workspace/DEA") dir() library(Benchmarking) help(package="Benchmarking") ?dea ## dea(X, Y, RTS="vrs", ORIENTATION="in", XREF=NULL, YREF=NULL, # FRONT.IDX=NULL, SLACK=FALSE, DUAL=FALSE, DIRECT=NULL, param=NULL, # TRANSPOSE=FALSE, FAST=FALSE, LP=FALSE, CONTROL=NULL, LPK=NULL) # # Tabla 2.1 Valores observados concesionarios # x1 x2 y1 y2 # A 8 8 14 20 # B 11 15 25 42 # C 14 12 8 30 # D 12 13 25 8 # E 11 18 40 22 # F 18 20 24 30 # link baixar o arquivo .csv # http://www.datafilehost.com/download-b7ad5202.html read.csv("Coll-Blasco_exemplo.csv", header=TRUE) coll.blasco <- read.csv("Coll-Blasco_exemplo.csv", header=TRUE) namesAF <- c("A", "B", "C", "D", "E", "F") namesX <-c("x1", "x2") namesY <- c("y1", "y2") namesXY <- c("x1", "x2", "y1", "y2") insumos <- matrix(c(coll.blasco$x1, coll.blasco$x2), nrow=6, ncol=2, byrow=FALSE, dimnames=list(namesAF, namesX)) is.matrix(insumos) insumos produtos <- matrix(c(coll.blasco$y1, coll.blasco$y2), nrow=6, ncol=2, byrow=FALSE, dimnames=list(namesAF, namesY)) is.matrix(produtos) produtos ######## CCR Input Orientado ####### # Em benchmarking modelo CCR (crs) input orientado, o problema primal é a minimização do insumos dada a # quantidade de produtos. Modelo envoltório (que usa lambda), ver notação página 72 Ferreira e Gomes (2009) ccr.in <- dea(insumos, produtos, RTS="crs", ORIENTATION="in", SLACK=TRUE) # eff CCR insumo orientado com folgas summary(ccr.in) # função que trás o resumo das medidas, como número e % de unidades eficientes em cada # faixa de valor, assim como folgas. Muito útil para grande quantidade de DMU's lambda(ccr.in) # equivalente a saída Benchmarking do SAID, indica quais DMU's estão sendo referência, # as que estão nas colunas, para as demais DMU's, que estão nas linhas. # em outras palavras, parceiros relevantes (peers) para as DMU's ineficientes, e o valor do # lambda indica o quanto a DMU eficiente, o benchmarking, é importante para a DMU ineficiente lambda(ccr.in, KEEPREF = TRUE) # quando a opção "KEEPREF = TRUE" é utilizada todas as DMU's são mostradas # nas colunas, não penas as eficiêntes. print(ccr.in$eff, digits=2) # para mostrar a eficiência das DMU's which( ccr.in$eff == 1 & !ccr.in$slack) # para mostrar apenas as DMU's eficientes e sem folga data.frame("eff"=ccr.in$eff, "ins"=insumos, "rad"=ccr.in$eff * insumos, "fol"=ccr.in$sx, "alv"=insumos - ccr.in$sx) # i) eff, ii) insumos observados ou atual, iii) movimento radial, iv) folga e v) alvo # # iii) movimento radial é o cálculo da redução dos insumos em direção a fronteira eficiente # e é obtido pela multiplicação dos insumos observados pela eficiência das respectivas # unidades, ou pela multiplicação da unidade do insumo da unidade ineficiente pelo # lambda do(s) seu(s) benchmarks. (ver página 101 de Ferreira e Gomes, 2009) # iv) mesmo projetando DMU em direção a fronteira eficiente devido a possibilidade # de existir alguns seguimentos da fronteira poliangular linear paralelos aos eixos # coordenadas é possível ocorrer folgas nesses pontos. Ou seja, mesmo que o movimento # radial tenha projetado a DMU para a fronteira eficiente é possivel existir alguma # ineficiencia, que caracterizamos como folga. (ver página 102 de Ferreira e Gomes, 2009) # v) o alvo é o movimento radial dimunuido das possíveis folgas data.frame("eff"=ccr.in$eff,"pro"=produtos,"rad"=ccr.in$eff*produtos,"fol"=ccr.in$sy,"alv"=produtos+ccr.in$sy) # i) eff, ii) produtos observados ou atual, iii) movimento radial, iv) folga e v) alvo # o mesmo do exemplo anterior mas agora aplicado para aos produtos ## Problema da Dualidade ## # no problema dual do modelo CCR (crs) insumos orientado [maximização] é expressa a forma multiplicada desse modelo, # onde os lambdas são substituidos pelos peso insumo (u) e peso produto (v). ver notação pág 72 Ferreira e Gomes (2009) # # os pesos, peso insumo (u) e peso produto (v), que permitem calcular os insumos e produtos virtuais conforme são # obtidos na saída do SAID e no modelo insumo orientado multiplicadores (primal) de Coll e Blasco (2006) só são # encontrados pelo problema dual no pacote Benchmarking ccr.in.dual <- dea.dual(insumos, produtos, RTS="crs", ORIENTATION="in") names(ccr.in.dual) print(cbind("eff"=ccr.in.dual$eff, ccr.in.dual$u, ccr.in.dual$v), digits=5) # o valor eficiência é exatamente igual aos do SAID e do Excel, mas os pesos apresentam valores diferentes # para detalhes ver tabela 4.8 na página 130 de Ferreira e Gomes (2009) ou nas páginas 117 e 118 tabelas 4.2 e 4.3 ######## CCR Output Orientado ####### # Em benchmarking modelo CCR (crs) output orientado, o problema primal é a maximização do produto dada a # quantidade de insumos. Modelo envoltório (que usa lambda), ver notação página 130 Ferreira e Gomes (2009) ccr.out <- dea(insumos, produtos, RTS="crs", ORIENTATION="out", SLACK=TRUE) summary(ccr.out) lambda(ccr.out) # apresentou uma pequena mudança no valor dos lambdas comparado com o resultado do SAID, mas como # o modelo é CCR acredito não deveria acontecer isso lambda(ccr.out, KEEPREF = TRUE) print(1/ccr.out$eff, digits=2) which(1/ccr.out$eff == 1 & !ccr.out$slack) data.frame("eff"=1/ccr.out$eff, "ins"=insumos, "rad"=(1/ccr.out$eff) * insumos, "fol"=ccr.out$sx, "alv"=insumos - ccr.in$sx) data.frame("eff"=1/ccr.out$eff, "pro"=produtos, "rad"=1/ccr.out$eff * produtos, "fol"=ccr.out$sy, "alv"=produtos + ccr.out$sy) # apresentou pequenas mudanças diante dos resultodos do SAID # # o problema dual do modelo CCR (crs) output orientado é a minimização, modelo dos multiplicadores, que considera # os pesos insumos (u) e produtos (v) ccr.out.dual <- dea.dual(insumos, produtos, RTS="crs", ORIENTATION="out") # problema dual output orientado names(ccr.out.dual) print(cbind("eff"=ccr.out.dual$eff, ccr.out.dual$u, ccr.out.dual$v), digits=5) ######## BCC Input Orientado ####### # Em benchmarking modelo BCC (vrs) input orientado, o problema primal é a minimização do insumos dada a # quantidade de produtos. Modelo envoltório (que usa lambda), ver notação página 130 Ferreira e Gomes (2009) bcc.in <- dea(insumos, produtos, RTS="vrs", ORIENTATION="in", SLACK=TRUE) # eff BCC insumo orientado com folgas summary(bcc.in) lambda(bcc.in) lambda(bcc.in, KEEPREF = TRUE) print(bcc.in$eff, digits=2) which(bcc.in$eff == 1 & !bcc.in$slack) data.frame("eff"=bcc.in$eff, "ins"=insumos, "rad"=bcc.in$eff * insumos, "fol"=bcc.in$sx, "alv"=insumos - bcc.in$sx) data.frame("eff"=bcc.in$eff, "ins"=produtos, "rad"=bcc.in$eff * produtos,"fol"=bcc.in$sy, "alv"=produtos + bcc.in$sy) ## RENDIMENTOS DE ESCALA ## # na saida do SAID, além dos pesos do CCR, tem v0 que corresponde ao k da abordagem de Coll e Blasco (2006) bcc.in.irs <- dea(insumos, produtos, RTS="irs", ORIENTATION="in", SLACK=TRUE) # eff BCC ins orientado rend crescentes bcc.in.drs <- dea(insumos, produtos, RTS="drs", ORIENTATION="in", SLACK=TRUE) # eff BCC ins orientado rend decrescentes # Ferreira e Gomes (2009) página 198 # CCR = BCC rendimentos constantes de escala # DRS = RVE rendimentos decrescentes, se DRS != RVE rendimentos crescentes # IRS = RVE rendimentos crescentes, se IRS != RVE rendimentos decrescentes data.frame("CRS"=ccr.in$eff,"VRS"=bcc.in$eff, "IRS"=bcc.in.irs$eff, "DRS"=bcc.in.drs$eff, "E_ESC"=ccr.in$eff/bcc.in$eff, "REND"=ifelse(ccr.in$eff == bcc.in$eff | bcc.in$eff == bcc.in.irs$eff & bcc.in$eff == bcc.in.drs$eff, "constante", ifelse(bcc.in$eff == bcc.in.drs$eff & bcc.in$eff != bcc.in.irs$eff, "decrescen", "crescente"))) # de modo equivalente pode-se fazer data.frame("CRS"=ccr.in$eff,"VRS"=bcc.in$eff, "IRS"=bcc.in.irs$eff, "DRS"=bcc.in.drs$eff, "E_ESC"=ccr.in$eff/bcc.in$eff, "REND"=ifelse(ccr.in$eff == bcc.in$eff | bcc.in$eff == bcc.in.irs$eff & bcc.in$eff == bcc.in.drs$eff, "constante", ifelse(bcc.in$eff == bcc.in.irs$eff & bcc.in$eff != bcc.in.drs$eff, "crescente", "decrescen"))) # no problema dual do modelo BCC (vrs) insumos orientado [maximização] é expressa na forma multiplicada, onde os # lambdas são substituidos pelos peso insumo (u) e peso produto (v). ver notação pág 117 Ferreira e Gomes (2009) bcc.in.dual <- dea.dual(insumos, produtos, RTS="vrs", ORIENTATION="in") names(bcc.in.dual) print(cbind("eff"=bcc.in.dual$eff, bcc.in.dual$u, bcc.in.dual$v), digits=3) ######## BCC Output Orientado ####### # Em benchmarking modelo BCC (vrs) output orientado, o problema primal é a maximização do produto dada a # quantidade de insumos. Modelo envoltório (que usa lambda), ver notação página 118 Ferreira e Gomes (2009) bcc.out <- dea(insumos, produtos, RTS="vrs", ORIENTATION="out", SLACK=TRUE) summary(bcc.out) lambda(bcc.out) lambda(bcc.out, KEEPREF = TRUE) print(1/bcc.out$eff, digits=2) which(1/bcc.out$eff == 1 & !bcc.out$slack) data.frame("eff"=1/bcc.out$eff, "ins"=insumos, "rad"=(1/bcc.out$eff) * insumos,"fol"=bcc.out$sx, "alv"=insumos - bcc.in$sx) data.frame("eff"=1/bcc.out$eff, "pro"=produtos, "rad"=1/bcc.out$eff * produtos,"fol"=bcc.out$sy, "alv"=produtos + bcc.out$sy) bcc.out.irs <- dea(insumos, produtos, RTS="irs", ORIENTATION="out", SLACK=TRUE) # eff BCC out orientado rend crescentes bcc.out.drs <- dea(insumos, produtos, RTS="drs", ORIENTATION="out", SLACK=TRUE) # eff BCC out orientado rend decrescentes data.frame("CRS"=ccr.out$eff,"VRS"=bcc.out$eff, "IRS"=bcc.out.irs$eff, "DRS"=bcc.out.drs$eff, "E_ESC"=ccr.out$eff/bcc.out$eff, "REND"=ifelse(ccr.out$eff == bcc.out$eff | bcc.out$eff == bcc.out.irs$eff & bcc.out$eff == bcc.out.drs$eff, "constante", ifelse(bcc.out$eff == bcc.out.irs$eff & bcc.out$eff != bcc.out.drs$eff,"crescente","decrescen"))) # de modo equivalente pode-se escrever data.frame("CRS"=ccr.out$eff,"VRS"=bcc.out$eff, "IRS"=bcc.out.irs$eff, "DRS"=bcc.out.drs$eff, "E_ESC"=ccr.out$eff/bcc.out$eff, "REND"=ifelse(ccr.out$eff == bcc.out$eff | bcc.out$eff == bcc.out.irs$eff & bcc.out$eff == bcc.out.drs$eff, "constante", ifelse(bcc.out$eff == bcc.out.drs$eff,"decrescen","crescente"))) ### CUIDADO!! quando exite diferença entre as variáves selecionadas, considerando muitas casa ### decimais, pode ocorrer equívocuo na análise de rendimentos de escala. para evitar esse erro é necessário ### limitar o número de casa decinais com a função round(x, digits=n) print(cbind("CRS"=ccr.out$eff, "VRS"=bcc.out$eff, "IRS"=bcc.out.irs$eff,"DRS"=bcc.out.drs$eff), digits=18) ee <- data.frame(round((cbind("CRS"=ccr.out$eff, "VRS"=bcc.out$eff, "IRS"=bcc.out.irs$eff,"DRS"=bcc.out.drs$eff)), digits=6)) data.frame(ee, "E_ESC"=ee$CRS/ee$VRS,"REND"=ifelse(ee$CRS == ee$VRS | ee$VRS == ee$IRS & ee$VRS == ee$DRS, "constante", ifelse(ee$VRS == ee$IRS & ee$VRS != ee$DRS,"crescente","decrescen"))) # o problema dual BCC (vrs) output orientado é de minimização, na forma multiplicada que considera os pesos dos # insumos (u) e produtos (v) bcc.out.dual <- dea.dual(insumos, produtos, RTS="vrs", ORIENTATION="out") # problema dual names(bcc.out.dual) print(cbind("eff"=bcc.out.dual$eff, bcc.out.dual$u, bcc.out.dual$v), digits=5) ######## Análise de Supereficiência ####### # ver Coll e Blasco (2006) capítulo 4 página 135 # ver Ferreira e Gomes (2009) capítulo 4 página 136 s.ccr.in <- sdea(insumos, produtos, RTS="crs", ORIENTATION="in") data.frame("CRS"=ccr.in$eff, "CCR_SUPER"=s.ccr.in$eff) s.ccr.out <- sdea(insumos, produtos, RTS="crs", ORIENTATION="out") data.frame("CCR"=1/ccr.out$eff, "CCR_SUPER"=1/s.ccr.out$eff) ######## Modelo FHD ####### # ver Ferreira e Gomes (2009) capítulo 4 página 143 bcc.in.fhd <- dea(insumos, produtos, RTS="fdh", ORIENTATION="in") data.frame("CRS"=ccr.in$eff,"VRS"=bcc.in$eff, "IRS"=bcc.in.irs$eff, "DRS"=bcc.in.drs$eff, "FHD"=bcc.in.fhd$eff) bcc.out.fhd <- dea(insumos, produtos, RTS="fdh", ORIENTATION="out") data.frame("CRS"=1/ccr.out$eff,"VRS"=1/bcc.out$eff, "IRS"=1/bcc.out.irs$eff, "DRS"=1/bcc.out.drs$eff, "FHD"=1/bcc.out.fhd$eff) ######## Seleção de variáveis ######## cor(coll.blasco, use = "all.obs", method = c("spearman")) # teste de correlação de Spearman cor(coll.blasco, use = "all.obs", method = c("kendall")) # teste de correlação de Kendall cor(coll.blasco, use = "all.obs", method = c("pearson")) # teste de correlação de Pearson ######## Eficiência custo (econômica), alocativa, receita e lucro ####### # ver Ferreira e Gomes (2009) capítulo 5 página 213 ins <- data.frame(insumos) p.ins <- data.frame("px1"=c(2,2,2,2,2,2), "px2"=c(6,4,3,4,3,2)) eff.cost <- cost.opt(ins, produtos, p.ins, RTS="vrs") print(cbind(ins,p.ins, "custo_min"= eff.cost$cost, "eff_econ"=eff.cost$cost/ (ins$x1 * p.ins$px1 + ins$x2 * p.ins$px2), "eff_tec"=bcc.in$eff, "eff_aloc"=(eff.cost$cost/ (ins$x1 * p.ins$px1 + ins$x2 * p.ins$px2))/bcc.in$eff),digits=3) pro <- data.frame(produtos) p.pro <- matrix(1,nrow=dim(pro)[1],ncol=2) eff.renevue <- revenue.opt(ins, pro, p.pro, RTS="vrs") eff.profit <- profit.opt(ins, pro, p.ins, p.ins, RTS="vrs")

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Re: [R-br] stepAIC
by Daniela Recchia 16 Ago '11

16 Ago '11

Olá Walmes, eu usei no stepAIC(modelo,na.action=na.exclude) isso ja deveria bastar né? Mas mesmo assim o erro no stepAIC continua. -- Daniela Rodrigues Recchia Master Student of Statistics - Technische Universität Dortmund. "It is better to have an inexact answer to the right question than a precise one to the wrong question!" John Tuckey ________________________________ De: Walmes Zeviani <walmeszeviani(a)gmail.com> Para: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br; Daniela Recchia <daniela_recchia(a)yahoo.com.br> Enviadas: Segunda-feira, 15 de Agosto de 2011 15:07 Assunto: Re: [R-br] stepAIC Daniela, A princípio é só remover os NA, deixando a base completa para todas as descritoras. O fato de ser glm binomial e descritoras categóricas não limita o uso do step(). À disposição. Walmes. ========================================================================== Walmes Marques Zeviani LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W) Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná fone: (+55) 41 3361 3573 VoIP: (3361 3600) 1053 1173 e-mail: walmes(a)ufpr.br twitter: @walmeszeviani homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes linux user number: 531218 ==========================================================================

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Dados sem distribuição
by Adriano Carvalho Costa 15 Ago '11

15 Ago '11

Boa noite, Estou com a base de dados acima e estou fazendo transformação box-cox e os dados não atenderam a distribuição normal, voces tem alguma rotina de análise não paramétrica? Script dados<-read.table("final.txt", h=T) dados names(dados) attach(dados) head(dados) dim(dados) Transformação Box-Cox require(MASS) library(MASS) motil Trat boxcox(motil+0.01~Trat, data=dados) lambida=0.35 motili=(motil^(0.39) - 1)/0.39 motili plot(motil~Trat) plot(motili~Trat) anava <- aov(motili ~ Trat, data = dados) plot(anava) shapiro.test(anava$res)

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[OFF-Topic] Curso on line do R
by Gilson Sanchez 15 Ago '11

15 Ago '11

Só repasando, este foi o mail da semana pasada, mas curso ainda esta em andamento. Walmes Haber se você se anima fazer um curso on line do R parecido. Espero que aproveitem, Abç’s ---------- Forwarded message ---------- From: Paul Geissler <GoToWebinar.Notifications(a)citrixonline.com> Date: Thu, Aug 11, 2011 at 1:19 PM Subject: Reminder : Your Webinar is on Thursday, August 11, 2011 12:00 PM - 1:00 PM MDT To: Gilson Sanchez Chia <gilsonsch(a)gmail.com> Learn the R Statistical Package <https://www1.gotomeeting.com/join/655473105/106560608> Join us on Thursday, August 11, 2011 12:00 PM - 1:00 PM MDT Dear Gilson, This message is to remind you that the following Webinar will take place Thursday, August 11, 2011 12:00 PM - 1:00 PM MDT. *Learn the R Statistical Package* 1. Click here to join: https://www1.gotomeeting.com/join/655473105/106560608 This link *should not be shared* with others; it is unique to you. 2. You will be connected to audio using your computer's microphone and speakers (VoIP). A headset is recommended. Or, you may select Use Telephone after joining the Webinar. Toll: +1 (805) 309-0021 Access Code: 234-132-963 Audio PIN: Shown after joining the Webinar Webinar ID: 655-473-105 Please send your questions, comments and feedback to: Paul_Geissler(a)usgs.gov. *System Requirements* PC-based attendees Required: Windows® 7, Vista, XP or 2003 Server Macintosh®-based attendees Required: Mac OS® X 10.5 or newer Read our Audio Checklist<https://www1.gotomeeting.com/default/help/g2w/g2w%5fuser%5fhelp.htm#Webinar…>for tips on using your computer's microphone and speakers with GoToWebinar. Add to your Outlook calendar<https://www1.gotomeeting.com/synchOutlook?wid=655473105&uid=106560608> You are receiving this email because you registered for this Webinar. Please cancel your registration<https://www1.gotomeeting.com/island/webinar/cancelRegistration.tmpl?Webinar…>if you cannot attend. You can also opt-out <https://www1.gotomeeting.com/unsubscribe/655473105/106560608> from receiving further emails from this Webinar's organizers. This event is powered by GoToWebinar, Webinars Made Easy™. View the GoToWebinar Privacy Policy <https://www1.gotomeeting.com/island/webinar/privacy.tmpl>. GoToWebinar is a service provided by : Citrix Online | 7414 Hollister Avenue | Goleta, CA 93117 -- Eng. Agr.Gilson Sánchez Chia, MSc. Laboratório de Fisiologia Vegetal Embrapa Amazônia Ocidental Fone: (92) 3303-7841 --- Antes de imprimir, pense na sua responsabilidade com o Meio Ambiente. Please consider the environment before printing this email. Renew, Reduce and Recycle. The Planet Knows.

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Re: [R-br] calculo de volume de função numérica (Paulo J Ribeiro Jr)
by Renato Assunção 15 Ago '11

15 Ago '11

Outra opcao e' usar tecnicas Monte Carlo. Joguem N pontos iid num quadrado (basta fazer uniforme em cada dimensao do quadrado. Selecione apenas aqueles pontos que cairem no seu dominio (o pacote splancs tem uma funcao para isto, verificar se um ponto esta num poligono) Tire a media de f(x_i) que e' uma boa aproximacao de integral de f(x) dividida pela AREA do poligono. Multiplique entao pela area do poligono (tambem tem uma funcao no splancs para isto). Renato

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stepAIC
by Daniela Recchia 15 Ago '11

15 Ago '11

Boa tarde pessoal, estou tentando usar a funcao step ou stepAIC mas recebo um erro quando ela termina de rodar os modelos: o erro diz que o numero de linhas utilizadas foi alterado: Numeros faltantes devem ser apagados? Tenho dados categoricos, que vieram de um questionario que aplicamos com os alunos aqui da universidade. Queremos saber pq grande parte dos alunos interrompe ou desiste do curso de estatistica. A variavel resposta é Se a pessoa esta pensando em desistir do curso, se ja pensou ou se nunca pensou, e as descritoras sao, quantidade de disciplinas aprovadas, situacao financeira etc.. todas categoricas. Pensei entao em ajustar um modelo de regressao logistica com lm ou glm, family=binomial, nao sei o que seria mais correto. Mas para a selecao das variaveis, gostaria de usar o step, e nao estou conseguindo, por causa do erro. ALguem teria uma dice? Abracos, -- Daniela Rodrigues Recchia Master Student of Statistics - Technische Universität Dortmund. "It is better to have an inexact answer to the right question than a precise one to the wrong question!" John Tuckey

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Re: [R-br] .Rprofile no Linux
by Pedro Rafael 15 Ago '11

15 Ago '11

Isso funciona sem alteração no Windows? Em 13 de agosto de 2011 20:34, Pedro Rafael <pedro.rafael.marinho(a)gmail.com>escreveu: > Isso funciona sem alteração no Windows? > > > Saudações, > Pedro Rafael > Em 13 de agosto de 2011 08:20, jcfaria [via R-br] < > ml-node+3741147-2070390175-223914(a)n4.nabble.com> escreveu: > > Pessoal, >> >> Encerrando esse tópico (que ficou bem grande), informo que, seguindo >> as sugestões do Paulo J., as intruções originais foram melhoradas e >> adicionadas nas R-idículas do >> LEG:http://www.leg.ufpr.br/doku.php/ridiculas?&#rprofile_no_linux >> >> >> Abs, >> -- >> ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ >> Jose Claudio Faria >> Estatistica - Prof. Pleno >> UESC/DCET/Brasil >> joseclaudio.faria at gmail.com >> ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ >> >> >> Em 13 de agosto de 2011 07:16, Jose Claudio Faria >> <[hidden email] <http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=3741147&i=0>> >> escreveu: >> >> > Pedro, >> > >> > Não! >> > Seus objetos serão criados automaticamente a cada nova sessão, desde >> > que as instruções estejam localizadas no arquivo .Rprofile. >> > Dê uma olhada no post original. >> > >> > Abs, >> > -- >> > ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ >> > Jose Claudio Faria >> > Estatistica - Prof. Pleno >> > UESC/DCET/Brasil >> > joseclaudio.faria at gmail.com >> > ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ >> > >> > >> > >> > Em 12 de agosto de 2011 17:46, Pedro Rafael >> > <[hidden email] <http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=3741147&i=1>> >> escreveu: >> >> Pessoal entendi perfeitamente a utilidade de criar novos workspaces, >> contudo >> >> quando se finaliza uma seção do R essa função não irá ser mais >> conhecida. O >> >> trabalho de rodar os comandos para criar um workspace oculto não é o >> mesmo >> >> para rodar as funções? >> >> Pedro >> >> Em 12 de agosto de 2011 17:45, Pedro Rafael <[hidden email]<http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=3741147&i=2>> >> >> >> escreveu: >> >>> >> >>> Pessoal entendi perfeitamente a utilidade de criar novos workspaces, >> >>> contudo quando se finaliza uma seção do R essa função não irá ser mais >> >> >>> conhecida. O trabalho de rodar os comandos para criar um workspace >> oculto >> >>> não é o mesmo para rodar as funções? >> >>> Pedro >> >>> >> >>> Em 12 de agosto de 2011 17:28, Leonard Assis [via R-br] >> >>> <[hidden email]<http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=3741147&i=3>> >> escreveu: >> >>>> >> >>>> A grosso modo, o JavbaDoc pega seus comentários e transforma em >> >>>> Documentação, principalmente os cabeçalhos de metodos >> >>>> >> >>>> roxygen eu nunca usei, mas deve funcionar parecido >> >>>> lmassis <at> yahoo <dot> com <dot> br >> >>>> assis.leonard <at> gmail <dot> com >> >>>> >> >>>> >> >>>> 2011/8/12 Leandro Marino <[hidden email]> >> >>>>> >> >>>>> Hum... >> >>>>> >> >>>>> Tentei procurar na internet e não entendi muito bem. Para que o >> JavaDoc >> >>>>> e o roxygen servem?! >> >>>>> >> >>>>> Atenciosamente, >> >>>>> Leandro Marino >> >>>>> http://www.leandromarino.com.br (Fotógrafo) >> >>>>> http://est.leandromarino.com.br/Blog (Estatístico) >> >>>>> Cel.: <a href="tel:%2B%2055%2021%209845-7707" target="_blank" >> >>>>> value="+552198457707">+ 55 21 9845-7707 >> >>>>> Cel.: <a href="tel:%2B%2055%2021%208777-7907" target="_blank" >> >>>>> value="+552187777907">+ 55 21 8777-7907 >> >>>>> >> >>>>> >> >>>>> >> >>>>> Em 12 de agosto de 2011 16:08, Leonard Assis <[hidden email]> >> escreveu: >> >>>>>> >> >>>>>> Cara, não conhecia. vou olhar >> >>>>>> lmassis <at> yahoo <dot> com <dot> br >> >>>>>> assis.leonard <at> gmail <dot> com >> >>>>>> >> >>>>>> >> >>>>>> 2011/8/12 Gustavo Carvalho <[hidden email]> >> >>>>>>> >> >>>>>>> O roxygen é um pouco parecido, não? >> >>>>>>> http://roxygen.org/#documentation >> >>>>>>> >> >>>>>>> 2011/8/12 Leonard Assis <[hidden email]>: >> >>>>>>> > Ahhh, bem que o R poderia ter um treco parecido com o JavaDoc, >> seria >> >>>>>>> > perfeito. >> >>>>>>> > lmassis <at> yahoo <dot> com <dot> br >> >>>>>>> > assis.leonard <at> gmail <dot> com >> >>>>>>> > >> >>>>>>> > >> >>>>>>> > 2011/8/12 Jose Claudio Faria <[hidden email]> >> >>>>>>> >> >> >>>>>>> >> Leandro, >> >>>>>>> >> >> >>>>>>> >> Chegar ao nível de pacote (sem ou com documentação) para uso >> >>>>>>> >> (pessoal >> >>>>>>> >> ou coletivo), sem dúvidas é o ideal, embora mais trabalhoso! >> >>>>>>> >> >> >>>>>>> >> Todos os pacotes que tenho participação (bpca, TinnR, fdth, >> >>>>>>> >> ScottKnott) começaram como funções simples que foram sendo >> usadas e >> >>>>>>> >> testadas ao longo do tempo. Todas elas inicialmente foram >> usadas >> >>>>>>> >> por >> >>>>>>> >> longo tempo de uma das 4 formas que citei no post original. >> >>>>>>> >> >> >>>>>>> >> Para várias soluções, chega um dia em que você decide dar uma >> >>>>>>> >> polida >> >>>>>>> >> final, empacotar e disponibilizar na vitrine da CRAN. >> >>>>>>> >> >> >>>>>>> >> Eu particularmente não gosto muito dos pacotes Xmisc, prefiro >> as >> >>>>>>> >> soluções mais categorizadas, pois acredito que o futuro seja >> por >> >>>>>>> >> ai. >> >>>>>>> >> >> >>>>>>> >> Abs, >> >>>>>>> >> -- >> >>>>>>> >> ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ >> >>>>>>> >> Jose Claudio Faria >> >>>>>>> >> Estatistica - Prof. Pleno >> >>>>>>> >> UESC/DCET/Brasil >> >>>>>>> >> joseclaudio.faria at gmail.com >> >>>>>>> >> ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ >> >>>>>>> >> >> >>>>>>> >> Em 11 de agosto de 2011 21:26, Leandro Marino >> >>>>>>> >> <[hidden email]> escreveu: >> >>>>>>> >> > Gosto da possibilidade de pacotes, apesar de ainda não ter >> feito >> >>>>>>> >> > nenhum. >> >>>>>>> >> > nos >> >>>>>>> >> > meus primeiros testes todos estao totalmente NÃO >> documentados... >> >>>>>>> >> > >> >>>>>>> >> > Enfim... Como são funções quase auto-explicativas (só eu e o >> >>>>>>> >> > Prof. Ruben >> >>>>>>> >> > entendemos) =P >> >>>>>>> >> > >> >>>>>>> >> > O problema é que ainda temos que generalizar muitas delas... >> >>>>>>> >> > >> >>>>>>> >> > Atenciosamente, >> >>>>>>> >> > Leandro Marino >> >>>>>>> >> > http://www.leandromarino.com.br (Fotógrafo) >> >>>>>>> >> > http://est.leandromarino.com.br/Blog (Estatístico) >> >>>>>>> >> > Cel.: <a href="tel:%2B%2055%2021%209845-7707" target="_blank" >> >> >>>>>>> >> > value="+552198457707">+ 55 21 9845-7707 >> >>>>>>> >> > Cel.: <a href="tel:%2B%2055%2021%208777-7907" target="_blank" >> >> >>>>>>> >> > value="+552187777907">+ 55 21 8777-7907 >> >>>>>>> >> > >> >>>>>>> >> > >> >>>>>>> >> > >> >>>>>>> >> > Em 11 de agosto de 2011 21:05, Jose Claudio Faria >> >>>>>>> >> > <[hidden email]> escreveu: >> >>>>>>> >> >> >> >>>>>>> >> >> Eu venho cedendo a essa tentação a tantos anos... ;) >> >>>>>>> >> >> (Mas minhas funções de uso pessoal são bem documentadas) >> >>>>>>> >> >> >> >>>>>>> >> >> Abs, >> >>>>>>> >> >> -- >> >>>>>>> >> >> ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ >> >>>>>>> >> >> Jose Claudio Faria >> >>>>>>> >> >> Estatistica - Prof. Pleno >> >>>>>>> >> >> UESC/DCET/Brasil >> >>>>>>> >> >> joseclaudio.faria at gmail.com >> >>>>>>> >> >> ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ >> >>>>>>> >> >> >> >>>>>>> >> >> Em 11 de agosto de 2011 20:17, Benilton Carvalho >> >>>>>>> >> >> <[hidden email]> escreveu: >> >>>>>>> >> >> > Exatamente, Leonard, esse e' o modo que eu considero >> "correto" >> >>>>>>> >> >> > para >> >>>>>>> >> >> > gerenciar coisas assim. >> >>>>>>> >> >> > >> >>>>>>> >> >> > Mas ha' vezes nas quais cedemos `a tentacao... :-) >> >>>>>>> >> >> > _______________________________________________ >> >>>>>>> >> >> > R-br mailing list >> >>>>>>> >> >> > [hidden email] >> >>>>>>> >> >> > 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. >> >>>>>>> >> >> > >> >>>>>>> >> >> _______________________________________________ >> >>>>>>> >> >> R-br mailing list >> >>>>>>> >> >> [hidden email] >> >>>>>>> >> >> 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. >> >>>>>>> >> > >> >>>>>>> >> > >> >>>>>>> >> > _______________________________________________ >> >>>>>>> >> > R-br mailing list >> >>>>>>> >> > [hidden email] >> >>>>>>> >> > 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. >> >>>>>>> >> > >> >>>>>>> >> _______________________________________________ >> >>>>>>> >> R-br mailing list >> >>>>>>> >> [hidden email] >> >>>>>>> >> 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. >> >>>>>>> > >> >>>>>>> > >> >>>>>>> > _______________________________________________ >> >>>>>>> > R-br mailing list >> >>>>>>> > [hidden email] >> >>>>>>> > 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. >> >>>>>>> > >> >>>>>>> _______________________________________________ >> >>>>>>> R-br mailing list >> >>>>>>> [hidden email] >> >>>>>>> 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. >> >>>>>> >> >>>>>> >> >>>>>> _______________________________________________ >> >>>>>> R-br mailing list >> >>>>>> [hidden email] >> >>>>>> 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. >> >>>>> >> >>>>> >> >>>>> _______________________________________________ >> >>>>> R-br mailing list >> >>>>> [hidden email] >> >>>>> 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. >> >>>> >> >>>> >> >>>> _______________________________________________ >> >>>> R-br mailing list >> >>>> [hidden email] >> >>>> 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. >> >>>> >> >>>> ________________________________ >> >>>> If you reply to this email, your message will be added to the >> discussion >> >>>> below: >> >>>> >> >>>> >> http://r-br.2285057.n4.nabble.com/R-br-Rprofile-no-Linux-tp3736241p3740402.… >> >>>> To unsubscribe from R-br, click here. >> >>> >> >>> >> >>> -- >> >>> Saudações, >> >>> Pedro Rafael Diniz Marinho - Estatístico SES-PB >> >>> Currículo >> >>> Lattes: >> http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.jsp?id=K4250792T6 >> >> >> >> >> >> >> >> -- >> >> Saudações, >> >> Pedro Rafael Diniz Marinho - Estatístico SES-PB >> >> Currículo >> >> Lattes: >> http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.jsp?id=K4250792T6 >> >> >> >> _______________________________________________ >> >> R-br mailing list >> >> [hidden email] <http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=3741147&i=4> >> >> 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. >> > >> _______________________________________________ >> R-br mailing list >> [hidden email] <http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=3741147&i=5> >> 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. >> >> >> ------------------------------ >> If you reply to this email, your message will be added to the discussion >> below: >> >> http://r-br.2285057.n4.nabble.com/R-br-Rprofile-no-Linux-tp3736241p3741147.… >> To unsubscribe from R-br, click here<http://r-br.2285057.n4.nabble.com/template/NamlServlet.jtp?macro=unsubscrib…>. >> >> > > > > -- > Saudações, > Pedro Rafael Diniz Marinho - 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Sweave
by jorgeas＠ufcg.edu.br 15 Ago '11

15 Ago '11

Pessoal tenho tentado usar o Sweave, mas não dá certo onde estou errando, o arquivo que estou tentando rodar é este utilizando o TexnicCenter e R 2.13.1 \documentclass[a4paper]{article} \title{Sweave Example 1} \author{Friedrich Leisch} \begin{document} \maketitle In this example we embed parts of the examples from the \texttt{kruskal.test} help page into a \LaTeX{} document: <<>>= data(airquality) library(stats) kruskal.test(Ozone ~ Month, data = airquality) @ which shows that the location parameter of the Ozone distribution varies significantly from month to month. Finally we include a boxplot of the data: \begin{center} <<fig=TRUE,echo=FALSE>>= boxplot(Ozone ~ Month, data = airquality) @ \end{center} \end{document} e resulta neste anexo

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