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Análise de Cluster em R
by karla Sabrina Magalhaes 26 Abr '11

26 Abr '11

> Prezados, > > Estou precisando rodar uma análise de Cluster em R, será que alguem sabe > como posso fazer isto, pois não consegui achar o tutorial na internet. > Alguem já fez este tipo de análise, pois não estou conseguindo, fazer os comandos. > > Aguardo respostas > Grata, > > -- > -- > Atenciosamente, > Karla Sabrina Magalhães > Bióloga - Mestranda em Bioengenharia Celular e Tecidual - UFSJ > MASP - 1240384 - 6 > > > > > -- -- Atenciosamente, Karla Sabrina Magalhães Bióloga - Mestranda em Bioengenharia Celular e Tecidual - UFSJ MASP - 1240384 - 6

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Re: [R-br] R² ajustado de Modelos Não Lineares!
by Thiago De paula protásio 26 Abr '11

26 Abr '11

Ótima sugestão Walmes.....Já estou utilizando essa maneira simplificada de cálculo!!! Obrigado!Att., Thiago de Paula Protásio Acadêmico de Engenharia Florestal Universidade Federal de Lavras Laboratório de Energia da Biomassa Florestal Laboratório de Biomateriais (035) 9183-2246

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Teste de Autocorrelação Residual! Durbin-Watson!
by Thiago De paula protásio 26 Abr '11

26 Abr '11

Pessoal; Novamente conto com a experiência de vcs! Gostaria de fazer um teste para a comprovação ou não da presença de autocorrelação residual de modelos não lineares......uma vez que isso pode deixar as estimativas de y tendenciosas...... Para equações lineares eu sempre usei a função dwtest() do pacote lmtest, mas para modelos não lineares essa função não é válida..... Gostaria de perguntar-lhes se existe alguma função pronta no R para que eu possa realizar esse teste! Qualquer ajuda ou opinião é sempre muito bem vinda!Att., Thiago de Paula Protásio Acadêmico de Engenharia Florestal Universidade Federal de Lavras Laboratório de Energia da Biomassa Florestal Laboratório de Biomateriais (035) 9183-2246

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regressão logística com wls
by Andre Guimaraes 26 Abr '11

26 Abr '11

Prezados, Busco referências sobre regressão logística binária com mínimos quadrados ponderados (usando lrm com weights) no seguinte cenário: 1) amostra desbalanceada (n0=10000, n1=700); 2) pesos (sampling weights) para reequilibrar a amostra (w0=1, w1=14.2857); e 3) após a modelagem, ajuste do intercepto para refletir a % esperada de 1’s na população (ex. 7% e não 50%). Já localizei referências que tratam do último ponto, mas não identifiquei nenhum artigo mais conclusivo, quanto ao uso dos pesos em amostras desbalanceadas. A área sob a curva ROC = 0.70, e a probabilidade estimada é próxima à frequência de 1’s em diferentes faixas, o que parece satisfatório. O teste de Hosmer & Lemeshow é não significativo, como esperado. Alguém pode comentar a estratégia adotada, ou sugerir alguma bibliografia específica para a questão do peso e amostra desbalanceada? Obrigado, André Guimarães

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Correção de Bonferroni em casos-controle
by Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil 26 Abr '11

26 Abr '11

Amigos de R, Ha algumas semanas atras um parceiro e eu recebemos de uma revista a devolução de um relatorio de uma investigação caso-controle. Um dos pontos que um dos pareceristas abordou, é a correção e Bonferroni para os p valores colocados. Sei que o procedimento de bonferroni é o mais restrito de todos para correção de p valores, e que ha uma tendencia atual a aceitar mais as probabilidades de faslo positivo e falso negativo para cada p valor ao inves de corrigir pela multiplicidade. No entanto para este ultimo, ha necessidade de mais informações nao disponíveis no moemnto e algumas assunções a priori que exigem alguma maturidade da linha de investigação. Então alguem conhece por ai alguma função que corrija p valores de testes de hipoteses para tabelas de contigencia 2x2 pelo procedimento de bonferroni? Abraço forte e que a força esteja com você, Dr. Pedro Emmanuel A. A. do Brasil Instituto de Pesquisa Clínica Evandro Chagas Fundação Oswaldo Cruz Rio de Janeiro - Brasil Av. Brasil 4365 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.openoffice.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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Re: [R-br] Ajuda com o R
by Thiago De paula protásio 26 Abr '11

26 Abr '11

Karla; Dê uma olhada nos comandos abaixo....Talvez, te ajude.....!!! comp=read.csv("D:/componentes principais/comp.csv",sep=";",dec=",",h=T,row.name="Resíduos") matrix=as.matrix(comp) de=dist(matrix,method="euclidean")^0.5 # distância euclidiana entre os objetos da matrix hc=hclust(de,"average")#cluster pelo método da ligação média e a distância euclidianaplot(hc,cex=1.0,hang=0.5) hc$height cof=cophenetic(hc) cor(cof,de) # Correlação entre as distâncias originais e as distânicias recuperas no dendrograma (Correlação cofenética) library(pvclust) X=t(as.matrix(comp))X fit=pvclust(X, method.hclust="average",method.dist="euclidean")plot(fit) pvrect(fit, alpha=.95) Thiago de Paula Protásio Acadêmico de Engenharia Florestal Universidade Federal de Lavras Laboratório de Energia da Biomassa Florestal Laboratório de Biomateriais (035) 9183-2246

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Ajuda com o R
by karla Sabrina Magalhaes 26 Abr '11

26 Abr '11

Prezados, Estou precisando rodar uma análise de Cluster em R, será que alguem sabe como posso fazer isto, pois não consegui achar o tutorial na internet. Aguardo respostas Grata, -- -- Atenciosamente, Karla Sabrina Magalhães Bióloga - Mestranda em Bioengenharia Celular e Tecidual - UFSJ MASP - 1240384 - 6

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Re: [R-br] R² ajustado de Modelos Não Lineares!
by Thiago De paula protásio 26 Abr '11

26 Abr '11

Obrigado Emmanuel..... Exatamente isso!!! Muito obrigado por enviar o exemplo!! Att., Thiago de Paula Protásio Acadêmico de Engenharia Florestal Universidade Federal de Lavras Laboratório de Energia da Biomassa Florestal Laboratório de Biomateriais (035) 9183-2246

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Ajuda
by karla Sabrina Magalhaes 26 Abr '11

26 Abr '11

Olá pessoal, Meu nome é Karla, estou precisando de rodar uma análise de cluster no R, mas não consigo encontrar o tutorial com os comandos, será que alguem pode me ajudar? Grata, Em 26 de abril de 2011 18:16, Leonard Assis <assis.leonard(a)gmail.com>escreveu: > Acredito q seja o erro padrão, repare este exemplo, direto do help da > função fitdistr > > set.seed(123) > x <- rgamma(100, shape = 5, rate = 0.1) > fitdistr(x, "gamma") > ## now do this directly with more control. > fitdistr(x, dgamma, list(shape = 1, rate = 0.1), lower = 0.001) > > ainda no help, observe o que diz: > > " > An object of class "fitdistr", a list with four components, > > estimate the parameter estimates, > sd the estimated standard errors, > vcov the estimated variance-covariance matrix, and > loglik the log-likelihood. > > " > executando > zzz <-fitdistr(x, dgamma, list(shape = 1, rate = 0.1), lower = 0.001) > zzz$sd > > repare que retorna os valores que estão entre parêntesis > > Leonard > > > On 26/04/2011, at 14:01, Cristiano Melo wrote: > > > Walmes, > > > > Fiz o seguinte: > > library(MASS) > > fitdistr(vetor_observado,"weibull") - que acredito ser suficiente. > > > > O resultado foi: > > shape scale > > 1.377413 210.784742 > > (0.167581) (23.479204) > > > > Que novamente acredito ser o que quero. Só não entendi esta informação > entre > > parênteses. > > > > Em 26 de abril de 2011 09:21, Walmes Zeviani <walmeszeviani(a)gmail.com > >escreveu: > > > >> Cristiano, > >> > >> A mensagem sobre os empates vem do fato da sua amostra possuir valores > >> repetidos. Às vezes, a precisão dessa medidas (casas decimais) é > pequeno, > >> imagine medir altura de 100 pessoas, é bem provável ter duas com 1,78 m, > ou > >> outro valor. > >> > >> Na ks.test(vetor_observado, distribuição, parametro1, parametro2, > >> demais_opções), você precisa passar o valor dos parâmetros sob hipótese. > >> Normalmente os valores usando são as estimativas obtidas com os dados. > Então > >> você precisa estimar. Para o caso da normal, mean(x) e sd(x) são os > >> estimadores. Para outras distribuições você pode usar a função > >> MASS::fitdistr(). Consulte a documentação para instruções de uso. > >> > >> 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 > >> > ========================================================================== > >> > >> > >> 2011/4/25 Cristiano Melo <cristianogmelo(a)gmail.com> > >> > >>> É o seguinte: tenho em um arquivo txt um vetor que representa tempos > até a > >>> falha de equipamentos. Gostaria de fazer alguns teste de aderência para > >>> verificar se estes dados se aproximam de algumas distribuições de > >>> probabilidade. Usei o lillie.test(dados) para verificar se dos dados > aderem > >>> a uma distribuição nomal. No entanto, gostaria de verificar se estes > mesmos > >>> dados (e algumas variações) se aderem a uma exponencial, gamma e > weibull. > >>> > >>> Sei que a função é a ks.test(x, y,..., alternative=c("two.sided" "less" > or > >>> "greater")) para o teste de Kolmogorov-Smirnov. > >>> Para testar normalidade com a função ks, fiz o seguinte: ks.test(vetor, > >>> "pnorm", sd=sd(vetor), mean=mean(vetor),alternative=c("two.sided")). > Curioso > >>> que o resultado foi bem diferente da lillie.test, a seguinte mensagem > foi > >>> apresentada: > >>> Warning message: > >>> In ks.test(vetor, "pnorm", sd=sd(vetor), > >>> mean=mean(vetor),alternative=c("two.sided")), : não é possível calcular > os > >>> níveis descritivos corretos com empates. > >>> O que isso quer dizer??????? > >>> > >>> Quando tentei usar outra distribuição, pweibull por exemplo, o p-value > foi > >>> menor que 2.2e-16, ou seja, nada a ver, e repetindo a mesma frase > anterior. > >>> O mesmo resultado foi com as outras. Como não sei a sintaxe para > weibull fiz > >>> o seguinte: > >>> ks.test(vetor, "pweibull", 1.129, 2,alternative=c("two.sided")) > >>> > >>> Onde estou errando? Vi que para montar uma pweibull são necessários o > >>> vetor de quantis e os parâmetros shape e scale. É necessário fazer > separado > >>> e quardar em uma variável e depois jogar na ks? Como consigo esse vetor > de > >>> quantis? Achei que seria automático. > >>> Estou correto se fizer assim: > >>> > >>> ks.test(vetor, "pweibull",10,2) > >>> > >>> E tem alguma forma de estimar os parâmetros shape e scale desta função? > >>> > >>> > >>> _______________________________________________ > >>> R-br mailing list > >>> R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > >>> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > >>> > >>> > >> > >> _______________________________________________ > >> R-br mailing list > >> R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > >> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > >> > >> > > _______________________________________________ > > R-br mailing list > > R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > > _______________________________________________ > R-br mailing list > R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > -- -- Atenciosamente, Karla Sabrina Magalhães Bióloga - Mestranda em Bioengenharia Celular e Tecidual - UFSJ MASP - 1240384 - 6

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Re: [R-br] R² ajustado de Modelos Não Lineares!
by Thiago De paula protásio 26 Abr '11

26 Abr '11

Ok Fábio! Certamente, estou lendo na medida do possível! Infelizmente,trabalho com estatística aplicada e nos artigos que tenho consultado eles utilizam CV e outros parâmetros mencionados. Por isso é importante consultar estatísticos e especialistas.... Quanto ao R² ajustado ontem mesmo o Walmes sugeriu a sua utilização..Eu tenho calculado o R² com base na soma de quadrado total corrigida e tenho algumas dúvidas da sua validade na comparação de diferentes modelos..... Tenho utilizados os comandos.... t50=read.csv2("D:/UEQ/t50.csv",dec=",",h=T)> t1=t50[(1:48),] > B <- 1.5 > C <- 0.03 > n1 <- nls(UEQ~B*exp(C*UR), data=t1,+ start=list(B=B, C=C))> summary(n1) Formula: UEQ ~ B * exp(C * UR) Parameters: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) B 1.6159757 0.0594401 27.19 <2e-16 ***C 0.0267234 0.0004624 57.79 <2e-16 ***---Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 0.483 on 46 degrees of freedom Number of iterations to convergence: 4 Achieved convergence tolerance: 1.641e-07 > SQE <- summary(n1)$sigma^2*summary(n1)$df[2]> SQE[1] 10.73154> SQT <- var(t1$UR)*(length(t1$UR)-1)# soma de quadrado total corrigida> SQT[1] 14000> R2 <- 1 - SQE/SQT> R2[1] 0.9992335 Att., Thiago de Paula Protásio Acadêmico de Engenharia Florestal Universidade Federal de Lavras Laboratório de Energia da Biomassa Florestal Laboratório de Biomateriais (035) 9183-2246

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