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leitura obrigatoria
by Benilton Carvalho 03 Mai '11

03 Mai '11

atualizada ha' 2 dias: http://www.burns-stat.com/pages/Tutor/R_inferno.pdf b -- Successful people ask better questions, and as a result, they get better answers. (Tony Robbins)

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experimentos em blocos
by rosanabarbosa＠inpa.gov.br 02 Mai '11

02 Mai '11

Boa noite a todos, Gostaria de saber do grupo como processar dados no R utilizando blocos perdidos. A instalação do experimento tem as seguintes características: uma área recebeu adubação e outra não. Em cada uma dessas áreas, possuem 3 blocos, ao acaso, para cada espécie plantada,cada bloco com 30 indivíduos, porém, existe bloco onde todas os indivíduos morreram(bloco perdido). Grata, Rosana.

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Filtrar data frame
by Marcos Silva 02 Mai '11

02 Mai '11

Companheiros, Rolou uma dúvida que não consegui resolver. Eu tenho o seguinte data frame (ou um pedacinho dele): Paciente Medic MEDICAMENTO AMERICO CALCITRIOL SACARATO DE HIDROXIDO FERRICO 100 MG INJET - FRASC AMERICO CALCITRIOL CALCITRIOL 0,25 MCG - POR CAPSULA AMERICO CALCITRIOL CALCITRIOL 0,25 MCG (POR CAPSULA) AMERICO CALCITRIOL SACARATO DE HIDROXIDO FERRICO 100 MG INJETAVEL (POR FRASCO D AMERICO CALCITRIOL ALFAEPOETINA 4.000 UI INJETAVEL (POR FRASCO-AMPOLA) AMERICO CALCITRIOL ALFAEPOETINA 4000 UI INJETAVEL - POR FRASCO - AM ANA LAMOTRIGINA INFLIXIMABE 10 MG/ML 10 ML INJETAVEL - TRATAMENTO ANA LAMOTRIGINA CICLOSPORINA 50 MG (POR CAPSULA) ANA LAMOTRIGINA INFLIXIMABE 10 MG/ML INJETAVEL (POR FRASCO-AMPOLA COM 10 ML ANA LAMOTRIGINA CICLOSPORINA 50 MG - POR CAPSULA Eu gostaria de aplicar um filtro de forma que me fosse retornado apenas os registros onde a string contida na coluna Medic estivesse contida na string contida em MEDICAMENTO (um match para falar em termos de expressões regulares). No data frame acima, o filtro me retornaria os registros 2 e 3 (se eu não me enganei). Acho que não é nada muito complicado, mas deu branco. Não consegui encontrar uma solução simples (nem complexa!). Espero que a questão esteja clara! Abs. -- Marcos F. Silva http://sites.google.com/site/marcosfs2006

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procurar valores de uma variavel que inicia com...
by Samuel Carvalho 30 Abr '11

30 Abr '11

Caros Alguem saberia me dizer como faço para o R me retornar os valores de uma variável que começa com uma letra especificamente? Por exemplo: dados$especie <- c('A', 'B', 'C', 'AB', 'AC'); e quero criar uma variavel dados$especie2 (com dados$especie) que iniciem com a letra 'A' me retornando portanto ('A', 'AB', 'AC') e evitar de se fazer dados$especie2 <- dados[dados$especie == c('A', 'AB', 'AC'),] valeu Samuel ==================================== Samuel P. C. Carvalho Mestre em Ciências Florestais [UFLA] Doutorando em Recursos Florestais [ESALQ/USP] =============================================

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Welch–Satterthwaite
by Fernando Henrique Toledo 30 Abr '11

30 Abr '11

Prezados colegas de lista, Realizei uma análise em DBC (4 repetições, 10 tratamentos, mais de uma colheita), conforme o modelo de parcelas subdividas no tempo, ou seja: y_{ijk} = \mu + t_i + r_j + (tr)_{ij} + s_k + (rc)_{jk} + (ts)_{ik} + e_{ijk}, assim nas os testes F (e o p-valor), para a fonte de variação colheita (s_k) deve ser feitas de acordo com as esperanças e para tal faz-se necessário a combinação de alguns quadrados médios, portanto tem que se realizar a aproximação por Welch-Satterthwaite, como posso realizar isso no R? Aberto a qualquer sugestão... Grato desde já! att, FH

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Como diferenciar planos em um grafico 3D.
by Claudio Carneiro 30 Abr '11

30 Abr '11

Walmes, A idéia é mais ou menos assim. Eu tenho uma função custo que depende de T1 e M1, eu queria plotar cada plano ( por exemplo para M1=1, etc) de cores diferente ou de símbolos diferentes para destacar qual o plano que contém o custo mínimo. Embaixo segue os dados, os valores de T1 estão abaixo de T1, e abaixo de M1=1 está os valores do custo para M1=1 e os T1's dados. T1 M1=1 M1=2 251.3 0.12627 0.094528 252.6 0.126112 0.094158 253.9 0.125953 0.093791 255.2 0.125794 0.093426 256.5 0.125634 0.093063 257.8 0.125473 0.092703 259.1 0.125312 0.092346 260.4 0.12515 0.091991 261.7 0.124988 0.091638 263 0.124825 0.091288 264.3 0.124661 0.090941 265.6 0.124497 0.090596 266.9 0.124333 0.090254 268.2 0.124167 0.089914 269.5 0.124001 0.089578 270.8 0.123835 0.089244 272.1 0.123668 0.088912 273.4 0.1235 0.088584 274.7 0.123332 0.088258 276 0.123163 0.087935 277.3 0.122994 0.087614 278.6 0.122825 0.087297 279.9 0.122654 0.086982 281.2 0.122483 0.08667 282.5 0.122312 0.086361 Desde já agradecido,Claudio Carneiro

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Dúvida contrastes glm binomial
by Alexandre dos Santos 30 Abr '11

30 Abr '11

Boa tarde pessoal, Tenho uma váriavel resposta binomial chamada Infestação (1 presença e 0 ausência de insetos) e dois fatores qualitativos que são vegetação (pastagem e floresta) e altitude (alta e baixa), além de parcelle que são as repetições no campo. Gostaria de fazer contrastes utilizando glm (family=binomial), então primeiro eu fiz: > m.full<-glm(Infestacao~Altitude*Vegetation*Parcelle, data=H.termes, family="binomial")# Modelo completo Mensagens de aviso perdidas: In model.matrix.default(mt, mf, contrasts) : variable 'Altitude' converted to a factor Já fiquei preocupado com essa mensagem, mais de qualquer maneira Altitude é um fator mesmo, então fiz: > summary(m.full) Call: glm(formula = Infestacao ~ Altitude * Vegetation * Parcelle, family = "binomial", data = H.termes) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -1.0793 -0.4643 -0.4542 -0.2530 2.6296 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) -3.2454 0.6030 -5.382 7.36e-08 *** Altitudebaixa 3.0243 0.6322 4.784 1.72e-06 *** Vegetationpature 0.9997 0.9678 1.033 0.30161 Parcelle 0.5115 0.2564 1.995 0.04602 * Altitudebaixa:Vegetationpature -3.0214 1.0505 -2.876 0.00403 ** Altitudebaixa:Parcelle -0.5256 0.2669 -1.969 0.04893 * Vegetationpature:Parcelle -0.9048 0.4561 -1.984 0.04729 * Altitudebaixa:Vegetationpature:Parcelle 0.9421 0.5024 1.875 0.06073 . --- Signif. codes: 0 *** 0.001 ** 0.01 * 0.05 . 0.1 1 (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1) Null deviance: 1578.6 on 1532 degrees of freedom Residual deviance: 1317.2 on 1525 degrees of freedom AIC: 1333.2 Number of Fisher Scoring iterations: 5 Não tem superdispersão então fiz uma anova: > anova(m.full,test="Chi") Analysis of Deviance Table Model: binomial, link: logit Response: Infestacao Terms added sequentially (first to last) Df Deviance Resid. Df Resid. Dev P(>|Chi|) NULL 1532 1578.6 Altitude 1 94.613 1531 1484.0 < 2e-16 *** Vegetation 1 154.761 1530 1329.2 < 2e-16 *** Parcelle 1 0.248 1529 1329.0 0.61866 Altitude:Vegetation 1 6.511 1528 1322.5 0.01072 * Altitude:Parcelle 1 1.195 1527 1321.3 0.27440 Vegetation:Parcelle 1 0.491 1526 1320.8 0.48328 Altitude:Vegetation:Parcelle 1 3.577 1525 1317.2 0.05857 . --- Signif. codes: 0 *** 0.001 ** 0.01 * 0.05 . 0.1 1 Mensagens de aviso perdidas: In model.matrix.default(object, data = list(Infestacao = c(0, 0, : variable 'Altitude' converted to a factor Então fui reduzindo o modelo ate restarem as variáveis significativas, sendo: > anova(m3,test="Chi") Analysis of Deviance Table Model: binomial, link: logit Response: Infestacao Terms added sequentially (first to last) Df Deviance Resid. Df Resid. Dev P(>|Chi|) NULL 1532 1578.6 Altitude 1 94.613 1531 1484.0 < 2e-16 *** Vegetation 1 154.761 1530 1329.2 < 2e-16 *** Parcelle 1 0.248 1529 1329.0 0.61866 Altitude:Vegetation 1 6.511 1528 1322.5 0.01072 * --- Signif. codes: 0 *** 0.001 ** 0.01 * 0.05 . 0.1 1 Mensagens de aviso perdidas: In model.matrix.default(object, data = list(Infestacao = c(0, 0, : variable 'Altitude' converted to a factor > summary(m3) Call: glm(formula = Infestacao ~ Altitude + Vegetation + Parcelle + Altitude:Vegetation, family = "binomial", data = H.termes) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -1.0824 -0.4636 -0.4554 -0.3072 2.4807 Coefficients: Estimate Std. Error z value Pr(>|z|) (Intercept) -2.20627 0.23768 -9.283 < 2e-16 *** Altitudebaixa 1.91926 0.21846 8.785 < 2e-16 *** Vegetationpature -0.83836 0.36768 -2.280 0.02260 * Parcelle 0.01484 0.06585 0.225 0.82173 Altitudebaixa:Vegetationpature -1.10337 0.41007 -2.691 0.00713 ** --- Signif. codes: 0 *** 0.001 ** 0.01 * 0.05 . 0.1 1 (Dispersion parameter for binomial family taken to be 1) Null deviance: 1578.6 on 1532 degrees of freedom Residual deviance: 1322.5 on 1528 degrees of freedom AIC: 1332.5 Number of Fisher Scoring iterations: 5 Então posso deduzir, se é que agora fiz tudo certo, que a variável resposta é diferente entre altitude alta e baixa e entre vegetação de pastagem e floresta, agora gostaria de comparar altitude alta com as diferentes vegetações, só que não entendi porque a análise separou Vegetationbaixa e Vegetationpaturage e também não sei que fator a análise fixou no intercepto, Alguém saberia me explicar o que posso estar fazendo de errado, Obrigado, Alexandre dos Santos Ingenieur forestier, Msc. INRA- Biostatistique et Processus Spatiaux (BioSP) Domaine Saint-Paul Site Agroparc 84914 - Avignon - France Tél. : +33 (0)6 87 95 16 29

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alocacao de memoria no R
by Samuel Carvalho 29 Abr '11

29 Abr '11

Caros(as) Muitas vezes me deparo com problemas de alocação de memoria no R. Me retornando msg como 'nao foi possivel alocar vetor de comprimento x...' Alguem poderia me auxiliar em como aproveitar todo desempenho do micro nas analises? Dei uma olhada em memory.size() and memory.limit() e como estou usando o R em 32bit creio que ele so consiga enxergar 4gb de ram. Em resumo tenho interesse de usar em certas analises mais de 2 processadores e mais de 4gb de ram. []`s ==================================== Samuel P. C. Carvalho Mestre em Ciências Florestais [UFLA] Doutorando em Recursos Florestais [ESALQ/USP] =============================================

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R e análise criminal
by David orais 29 Abr '11

29 Abr '11

Prezados colegas Alguém da lista usa o R para análise de dados criminais. Desde já agradeço. Atenciosamente David Morais Universidade Candido Mendes Rio de Janeiro - RJ

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Efeitos fixo e aleatório em Experimentos.
by Edson Lira 29 Abr '11

29 Abr '11

Boa tarde a todos. Estou dando uma estudada em Análise de Experimentos. Supondo que estou trabalhando com um fatorial 2X2 com repetições diferentes e efeitos fixos. No R como identifico o tipo de efeito fixo para a análise de variância? O efeito aleatório é o default, imagino. E as repetições perdidas, ou seja, os missings? Posso eliminá-las ? No caso de estimar as repetições perdidas comop proceder no R? p.s. algumas respostas já encontrei no Help, mas gostaria de ouvir os amigos da lista, para confirmar minha interpretação. []'s Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas

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