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Reenvidando o email multcompBoxplot
by Edson Lira 08 Mai '11

08 Mai '11

Boa noite a todos, A rotina abaixo: require(multcompView) difat<-c(3.078444,3.567257,4.023913,3.7525714) names(difat) <- c("A-B", "A-C", "B-C", "A-D") (mcT4 <- multcompTs(difat)) mcT4.1 <- plot(mcT4, label.groups=0.05) (mcL4 <- multcompLetters(difat, Letters=LETTERS)) mcL4.1 <- plot(mcL4, label.groups=0.05) Mostra a seguinte mensagem: Erro em plot.window(...) : valores finitos são necessários para 'xlim' Além disso: Warning messages: 1: In min(x) : nenhum argumento não faltante para min; retornando Inf 2: In max(x) : nenhum argumento não faltante para max; retornando -Inf 3: In min(x) : nenhum argumento não faltante para min; retornando Inf 4: In max(x) : nenhum argumento não faltante para max; retornando -Inf 5: In plot.window(...) : "label.groups" não é um parâmetro gráfico []'s Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas

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Erro no multcompBoxplot
by Edson Lira 08 Mai '11

08 Mai '11

Boa noite, a rotina abaixo: require(multcompView) difat<-c(3.078444,3.567257,4.023913,3.7525714) names(difat) <- c("A-B", "A-C", "B-C", "A-D") (mcT4 <- multcompTs(difat)) mcT4.1 <- plot(mcT4, label.groups=0.05) (mcL4 <- multcompLetters(difat, Letters=LETTERS)) mcL4.1 <- plot(mcL4, label.groups=0.05) Está mostrando a mensagem abaixo: Erro em plot.window(...) : valores finitos são necessários para 'xlim' Além disso: Warning messages: 1: In min(x) : nenhum argumento não faltante para min; retornando Inf 2: In max(x) : nenhum argumento não faltante para max; retornando -Inf 3: In min(x) : nenhum argumento não faltante para min; retornando Inf 4: In max(x) : nenhum argumento não faltante para max; retornando -Inf 5: In plot.window(...) : "label.groups" não é um parâmetro gráfico O erro parece ser nos limites, não consegui identificar aonde inseri-los. Alguém teria alguma idéia? Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas

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Re: [R-br] Microdados PNAD
by Régis B. de Oliveira 07 Mai '11

07 Mai '11

Edson, obrigado pela atenção. Os arquivos que utilizo estão disponíveis em (dados.zip): ftp://ftp.ibge.gov.br/Trabalho_e_Rendimento/Pesquisa_Nacional_por_Amostra_de_Domicilios_anual/microdados/2009/ Eu não preciso especificar para o R onde começa e onde termina cada variável do arquivo? Aproveito envio outra questão/dúvida. Você sugere o uso de softwares tipo o Tinn-R? Obrigado, Régis.

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Erro no multcompBoxplot
by Edson Lira 07 Mai '11

07 Mai '11

Boa noite a todos, estou rodando um gráfico do pacote multcompView, tenho a variável altura (h), e a variável at que é a combinação dos níveis de dois fatores (ap,am, nap,nam). Quando rodo, aparece na tela gráfica, mas some rapidamente e me mostra a mensagem de erro. Erro em plot.window(...) : valres finitos são necesários para 'xlim' Alem disso: Warning messages: 1: In min(x) : nenhum argumento não faltante para min; retrnando Inf 2: In min(x) : nenhum argumento não faltante para max; retrnando -Inf Alguém poderia e dar uma dica? Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas

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Modelo de efeito misto com correlacao AR1
by Bernardo Rangel Tura 06 Mai '11

06 Mai '11

Caros colegas, Estou precisando de um ajuda para um modelo de efeito misto com correlação AR1 A auto correlação se justifica pois os pacientes devem apreender e obter melhores resultado de um bloco para outro então usei os seguinte comando ------------------------------------------------------- base <- read.csv('jogov2.csv') require(nlme) modelo <- lme(valor~Gr+Idd+Escol,random=~1|Bloco,correlation=corAR1(, form=~1|Bloco) ,data=base) summary(modelo) ----------------------------------------------------- Que resultou em ----------------------------------------------------- Linear mixed-effects model fit by REML Data: base AIC BIC logLik 3928.017 3958.571 -1957.009 Random effects: Formula: ~1 | Bloco (Intercept) Residual StdDev: 2.480127 6.846336 Correlation Structure: AR(1) Formula: ~1 | Bloco Parameter estimate(s): Phi 0.1407996 Fixed effects: valor ~ Gr + Idd + Escol Value Std.Error DF t-value p-value (Intercept) -1.7057456 1.8249072 577 -0.934703 0.3503 GrB 1.7242603 0.6606029 577 2.610131 0.0093 Idd -0.0479666 0.0178547 577 -2.686502 0.0074 Escol 0.3441736 0.0926290 577 3.715615 0.0002 Correlation: (Intr) GrB Idd GrB -0.068 Idd -0.415 -0.101 Escol -0.602 -0.227 0.001 Standardized Within-Group Residuals: Min Q1 Med Q3 Max -3.16689925 -0.56838036 -0.09641692 0.55523377 3.66357685 Number of Observations: 585 Number of Groups: 5 ------------------------------------------------------- Agora vem o problema eu preciso saber se o efeito aleatório tem um média diferente diferente entre o grupo B e o grupo A e além disso se o valor de Phi é diferente para os dois grupos Alguém pode me ajudar ? Ps. Base em anexo -- []s Tura

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erro em "lme"
by Samuel Carvalho 05 Mai '11

05 Mai '11

Novamente gostaria de saber se alguem ja viu este tipo de erro em na função augPred #Script plot(augPred(mod.lme, level=c(0,1))) "Erro em `[[<-.data.frame`(`*tmp*`, nm, value = c(28L, 28L, 28L, 28L, : replacement has 9558 rows, data has 29" ==================================== Samuel P. C. Carvalho Mestre em Ciências Florestais [UFLA] Doutorando em Recursos Florestais [ESALQ/USP] =============================================

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erro em "lmList"
by Samuel Carvalho 05 Mai '11

05 Mai '11

Caros Alguem ja conviveu com este tipo de erro na função lmList? 'Erro em na.fail.default(data) : missing values in object' Pensei que pudesse ser algo relacionado com celulas vazias (NA) mas não é. Valeu ==================================== Samuel P. C. Carvalho Mestre em Ciências Florestais [UFLA] Doutorando em Recursos Florestais [ESALQ/USP] =============================================

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Extrair um vetor de diversos ajustes
by Gustavo Marcatti 05 Mai '11

05 Mai '11

Bom dia a todos! Quando desejo extrair os coeficientes de diversos ajustes, por exemplo, procedo da seguinte maneira: x<-1:60 y<-rep(sort(abs(rnorm(20))),3) caso <- rep(1:3,each = 20) dados <- data.frame(caso,x,y) exp1 <- lapply(split(dados,dados["caso"]),FUN=function(data){ coefs <- coef(lm(y ~ x, data=data)) unlist(coefs) }) do.call("rbind",exp1) Minha dúvida é como faço para extrair um vetor de varios casos, assim como no exemplo abaixo: exp2 <- lapply(split(dados,dados["caso"]),FUN=function(data){ preditos <- fitted(lm(y ~ x, data=data)) list(preditos) }) do.call("rbind",exp2) O resultado esperado seria um único vetor de tamanho 60 x 1 contendo todos os valores preditos para cada ajuste. Obs1: Esse exemplo é apenas para ilustrar, não é o que realmente estou precisando. Obs2: Os casos tem tamanhos variados, não exatamente 20 observações. Gustavo Marcatti Eng. Florestal UFV

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Re: [R-br] Modelo de efeito misto com correlacao AR1
by Ivan Bezerra Allaman 05 Mai '11

05 Mai '11

Tura, Em síntese é o seguinte: Quando trata um efeito como aleatório, ou se ele tem esse perfil, quer dizer que o grupo que foi tratado como aleatório tem uma distribuição de probabilidade além do erro é claro. Isso é perfeito, pois agora podemos extrapolar nossa inferência para uma população, ao contrário de quando tratamos um grupo como efeito fixo, em que podemos somente fazer inferências para aquele grupo de observações por meio de comparações de médias. Suponhamos um exemplo bem esdrúxulo, que você avaliou o índice de infecção hospitalar por um novo vírus mortal chamado SAS em dez hospitais públicos. Se hospitais for tratado como efeito fixo, a sua inferência será restrita apenas ao grupo de hospitais em estudo. Se for tratado como aleatório, a inferência pode ser extrapolada para todos os hospitais daquela região, estado ou país. Os componentes da variância nada mais é do que a Esperança do Quadrado Médio daquela fonte de variação. Por exemplo, o componente da variância do erro é: E(QMerro) = sigma² erro, pois ele é aleatório. A componente da variância de hospital caso ele seja fixo, e supondo um delineamento simples é: E(QMhospital) = repetição Somatório (hospital)² + sigma² erro. Se ele for aleatório, o grupo passa a ter uma variância inerente a ela. E(QMhospital) = repetição sigma² hospital + sigma²erro. É claro que tudo isso irá depender do seu objetivo. Pode ser que o seu interesse não esteja no efeito aleatório. Para maiores detalhes veja: "Applied Mixed Models in Medicine". Helen Brown e Robin Prescott. Caso não tenha o livro me avise que eu lhe envio. Abraço. Allaman (S,f,P) M.Sc Ivan Bezerra Allaman Zootecnista Doutorando em Produção Animal/Aquicultura - UFLA email e msn - ivanalaman(a)yahoo.com.br Tel: (35)3826-6608/9900-2924

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Desdobramento da média
by rosanabarbosa＠inpa.gov.br 05 Mai '11

05 Mai '11

Boa noite colegas, Estou utilizando anova para analisar dois fatores. Quando anova mostra a interação destes dois fatores não consigo fazer o seu desdobramento. Eis minha dúvida que compartilho com vcs. No R, como fazer o desdobramento da média, se possível mostrando as letras qua a diferencia dentro de cada fator. Grata, Rosana

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