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Regressão por polinômios ortogonais
by Ana Beatriz Souza Souza 28 Jun '17

28 Jun '17

________________________________ Boa tarde! Estou reproduzindo um exercício do Livro de Banzatto e Kronka no qual temos um experimento fatorial 3x3 com fatores quantitativos. O teste F para o fator A (quantitativo) não foi significativo e mesmo assim procedeu-se o estudo de regressão. Pergunto: A regressão independe da significância do teste F? Outra coisa, procendo -se a analise de regressão apresento apenas o modelo em que a regressão foi significativa, mesmo o R^2 sendo elevado? Se eu fizer essa análise no R usando o pacote ExpDes, a análise apresentada leva em conta o F? Desde já agradeço Att., Ana Beatriz

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Divulgação IV WORKSHOP DE CIÊNCIA DE DADOS EDUCACIONAIS (WCDE- 2017)
by Jorge Cavalcanti 26 Jun '17

26 Jun '17

Prezados Colegas, Pedimos ajuda com a divulgação deste CFP entre seus colaboradores e estudantes: ---------------------------------------------- *IV WORKSHOP DE CIÊNCIA DE DADOS EDUCACIONAIS (WCDE- 2017)* (antigo WORKSHOP DE MINERAÇÃO DE DADOS EDUCACIONAIS) VI Congresso Brasileiro de Informática em Educação (CBIE- 2017) Recife, 30 de Outubro a 02 de Novembro de 2017 https://sites.google.com/view/wcde/ ------------------------------------------------------------ **Sobre o evento** A análise de dados educacionais, de uma maneira geral, representa uma área de pesquisa emergente em Informática em Educação para o desenvolvimento de métodos que exploram dados oriundos de ambientes educacionais e também administrativos com a finalidade de entender melhor os estudantes e os cenários em que eles aprendem. Dentro deste contexto, nas últimas três edições do Congresso Brasileiro de Informática em Educação (CBIE) esta temática estava sendo parcialmente tratada no Workshop de Mineração de Dados Educacionais (WMDE), por meio de tópicos de interesse que se restringem a dados gerados em ambientes de ensino-aprendizagem e com a aplicação de tarefas de mineração de dados como predição (regressão, séries temporais e classificação), agrupamento ou associação de dados, resultando em descobertas de conhecimento intrínseco nos dados. Contudo, ainda há outras áreas de pesquisa nesta temática como é o caso de Learning Analytics (LA) que faz uso de técnicas de análises de dados,incluindo tarefas de mineração de dados, para confirmar hipóteses colocadas em atividades de ensino que envolvem a aprendizagem do aluno, fomentando assim recursos analíticos ao tutor para entendimento e aprimoramento do ensino-aprendizagem. Por fim, existe também a temática de Academic Analytics (AA) que tem na essência as mesmas abordagens de análise utilizadas em MDE e LA, porém com alteração na fonte de dados, nesse caso advindo de sistemas educacionais administrativos. Como proposta de englobar as três áreas de pesquisa, uma vez que o foco principal de todas estas é analisar dados educacionais para o aprimoramento do ensino e aprendizagem, neste ano se fez a alteração do nome do workshop para Ciência de Dados Educacionais, ampliando o escopo do evento para uma abordagem mais ampla da temática análise de dados e fomentando a Comunidade de Informática em Educação um fórum para atualização, discussão e aplicação de pesquisas que tem como premissa o uso de dados oriundos da educação. O WCDE é parte do Congresso Brasileiro de Informática da Educação (CBIE), um evento anual da SBC, que ocorrerá este ano em Recife entre os dias 30 de Outubro e 02 de Novembro. Informações adicionais sobre o CBIE estão em https://sabertecnologias.com.br/cbie/. **Tópicos de Interesse** A lista abaixo apresenta alguns tópicos iniciais de interesse deste workshop. Porém, ela não é estritamente limitante quanto aos assuntos que podem ser tratados em Ciência de Dados Educacionais. - Modelagem analítica de Bancos de Dados Educacionais e integração com Dados Abertos (Open Data); - Mineração de Dados Educacionais e Personalização da Aprendizagem; - Infra-estrutura para análise de dados educacionais; - Aplicação de análise de dados educacionais no ensino (Superior ou Educação Básica); - Integrando dados educacionais e Internet das Coisas (IoT); - Análise de dados em ambientes emergentes pedagógicos como jogos educacionais, MOOCs e Sistemas Tutores Inteligentes; - Análise de dados na aprendizagem social e colaborativa; - Melhores práticas para adaptar o estado da arte das técnicas analíticas de recuperação de informação, sistemas de recomendação, análise de redes sociais, mineração de opinião para o domínio educativo; - Abordagens, métodos, algoritmos e ferramentas de analítica; - Análise de dados em apoio a tarefas educacionais administrativas; - Uso de dados combinados com teorias para a compreensão da aprendizagem; - Métricas de aprendizagem e avaliação; - Aprendizagem adaptativa e personalizada; - Valores, éticas e leis sobre os dados educacionais; - Visualização de Dados Educacionais; - Processos e metodologias para análises de dados educacionais. **Datas importantes** - Data limite para submissão de artigos: 31/07/2017 - Notificação de artigos aceitos: 10/08/2017 - Entrega da versão final dos artigos (com copyright): 15/08/2017 - Data limite para inscrição de pelo menos um autor por trabalho: 15/09/2017

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(sem assunto)
by Alice Peres 26 Jun '17

26 Jun '17

Bom dia pessoal, estou urgentemente precisando de ajuda! Como é o intervalo de confiança dos coeficientes do modelo de regressão linear múltiplo ? Att

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Ajuda com organização de dados
by Jackson Rodrigues 25 Jun '17

25 Jun '17

Olá pessoal, Preciso muito da ajuda de vocês. Tenho que sintetizar dados de precipitação de vários dias e meses em uma única tabela. No entanto, os dados que possuo estão dispersos em dias e horas diferentes. A maior frequência de observações estão nos dias mais chuvosos enquanto os dias mais secos tem poucas. Vou colocar aqui um exemplo de tabela como os dados estão e em seguida a tabela que gostaria que se tornasse. Os dados estão como na tabela abaixo que representa a precipitaçção de 1 único ano. Vejam que a quantidade de observações varia de um dia para outro o ano todo. Dia Hora Prec Jan 1 7:00 20 1 7:20 15 1 7:30 5 2 6:00 10 2 15:00 16 ... ... ... 31 7:00 2 Fev 1 9:00 6 1 9:45 30 2 6:45 12 2 16:00 20 2 22:00 60 ... ... ... 28 11:30 25 ... ... ... ... Dez 31 ... ... Desse jeito fica difícil trabalhar quando for comparar com a precipitação dos outros anos. Assim gostaria de sintetizar toda essa informação em uma única tabela. Somar tudo que for de Janeiro 1, somar tudo que for de janeiro 2 e assim por diante até o fim do ano gerando a tabela a seguir. Mês Dia-> 1 2 3 4 ... 31 Jan 40 16 50 66 ... 90 Total precipitado por dia Fev 60 120 25 45 ... 87 ... ... ... ... ... ... ... Dez 120 30 26 90 ... 5 A grande questão é como fazê-lo. Preciso de um comando que diga some tudo que for do dia 1 de Jan, some tudo de 2 de Jan e assim sucessivamente. Alguém poderia me ajudar com isso? Obrigado Jackson -

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Re: [R-br] Distribuições Gamma e Inversa Gaussiana
by mauricio.soares＠globo.com 22 Jun '17

22 Jun '17

Texto muito interessante! Obrigado! <quote author='R-br mailing list'> http://www.sbea.org.br/conbea/2014/anais/R0273-1.pdf FCosta Em 21/06/2017 09:26, Maurício Soares via R-br escreveu: > > Bom dia! > > Tenho um conjunto de dados e preciso estimar os parâmetros de uma > Gamma (μ e ν) e também estimar os parâmetros de uma Inversa Gaussiana > (μ e σ^2). > > Nunca tinha mexido nessa parte de distribuições no R. > > Se alguém puder me dar uma luz, agradeço. > > Obrigado! > > Maurício > > > > _______________________________________________ > 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 forne�a > c�digo m�nimo reproduz�vel. _______________________________________________ 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 forne�a c�digo m�nimo reproduz�vel. </quote> Quoted from: http://r-br.2285057.n4.nabble.com/R-br-Distribuicoes-Gamma-e-Inversa-Gaussi… _____________________________________ Sent from http://r-br.2285057.n4.nabble.com

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Re: [R-br] Distribuições Gamma e Inversa Gaussiana
by mauricio.soares＠globo.com 22 Jun '17

22 Jun '17

Felipe, obrigado! Eu preciso rodar algum pacote antes de executar essa função? <quote author='R-br mailing list'> Pode usar a função optim: ### Gamma G <- function(par, x) { sum(dgamma(x, shape = par[1], rate = par[2], log = TRUE)) } emv.G <- optim(par = c(1, 10), fn = G, x = dados, ,control=list("fnscale"=-1), hessian=TRUE) emv.G$par ##### standard error sqrt(diag(solve(-emv.G$hessian))) -- Atenciosamente, ================================== Felipe E. Barletta Mendes Estatístico(UFPR) - Conre3 9766-A Mestrando em Bioestatística(UEM) +55 (41)-92077191 +55 (41)-33287216 =================================== _______________________________________________ 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 fornea cdigo mnimo reproduzvel. </quote> Quoted from: http://r-br.2285057.n4.nabble.com/R-br-Distribuicoes-Gamma-e-Inversa-Gaussi… _____________________________________ Sent from http://r-br.2285057.n4.nabble.com

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Somas de Quadrados Tipo III
by Eduardo Bearzoti 22 Jun '17

22 Jun '17

Bom dia, pessoal. Minha dúvida é particularmente sobre o cálculo de somas de quadrados tipo III (mas também do tipo II) no R com conjuntos de dados desbalanceados. Estou ciente da polêmica em torno do uso destas somas de quadrados na comunidade estatística, mas gostaria muito de poder calculá-las no R, e, a não ser que eu esteja enganado, nem sempre o R as calcula corretamente. Pesquisando na rede, descobri que em geral são apontadas duas maneiras de se calcular somas de quadrados tipo III no R: a) Utilizando a função drop1() em modelos ajustados com a especificação de contrastes contr.sum (ou contr.helmert), e b) utilizando a função Anova() (com "A" maiúsculo), do pacote car. Abaixo, eu apresento um exemplo simulado de um ensaio fatorial altamente desbalanceado, faltando várias combinações entre os níveis dos dois fatores. A interação entre eles, por exemplo, apresenta um único grau de liberdade, tamanho o desbalanceamento. dados <- data.frame(y=c(35.44627,43.43353,40.20125,38.1061,39.96211,44.21636,19.78237,23.58636,31.73537, 36.49977,38.71573,41.00456,19.6787,16.43436,32.05407,33.3784,18.58266,17.74051), factorA=as.factor(c(2,2,4,4,4,4,6,6,6,6,6,6,8,8,8,8,10,10)), factorB=as.factor(c(2,2,1.5,1.5,2.5,2.5,1,1,2,2,3,3,1.5,1.5,2.5,2.5,2,2))) Tenho em mente o modelo contendo os fatores A e B, bem como sua interação. No SAS, utilizando o proc glm, obtenho as seguintes somas de quadrados tipo I, tipo II e tipo III: Source DF Type I SS factorA 4 964.4164933 factorB 3 500.0771638 factorA*factorB 1 68.7277880 Source DF Type II SS factorA 3 954.6730970 factorB 3 500.0771638 factorA*factorB 1 68.7277880 Source DF Type III SS factorA 3 954.6730970 factorB 3 500.0771638 factorA*factorB 1 68.7277880 Percebam que neste exemplo as somas de quadrados tipo II e III são iguais, pois as "caselas" apresentam o mesmo número de repetições (duas). No R, tentei reproduzir este resultado seguindo os dois procedimentos citados acima: 1) Utilizando a função drop1() > mod <- lm(y ~ factorA*factorB, contrasts=list(factorA=contr.sum, factorB=contr.sum), data=dados) > drop1(mod, ~.,test = "F") Single term deletions Model: y ~ factorA * factorB Df Sum of Sq RSS AIC F value Pr(>F) <none> 70.841 42.661 factorA 0 0.000 70.841 42.661 factorB 0 0.000 70.841 42.661 factorA:factorB 1 68.728 139.569 52.867 8.7315 0.01609 * --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 (apenas a soma de quadrados da interação foi calculada) 2) Utilizando car::Anova() > mod <- lm(y ~ factorA*factorB, data=dados) > library(car) > Anova(mod,type = "II") Anova Table (Type II tests) Response: y Sum Sq Df F value Pr(>F) factorA 1284.10 4 40.7845 8.995e-06 *** factorB 500.08 3 21.1774 0.0002047 *** factorA:factorB 68.73 1 8.7315 0.0160919 * Residuals 70.84 9 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 > Anova(mod,type = "III") Error in Anova.III.lm(mod, error, singular.ok = singular.ok, ...) : there are aliased coefficients in the model (soma de quadrados tipo II calculada errada para o fator A, e tipo III não calculadas) Ou seja, não consegui reproduzir nem as somas de quadrados tipo III nem as do tipo II, por nenhum dos dois procedimentos sugeridos na rede. Estou utilizando: > sessionInfo() R version 3.4.0 (2017-04-21) Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit) Running under: Ubuntu 14.04.5 LTS (...) other attached packages: [1] car_2.1-4 Eu estaria fazendo alguma coisa equivocada? Qualquer observação, sugestão, ou indicação de alguma maneira alternativa para cálculo das somas de quadrados tipo III no R será muito bem vinda. Abs, Eduardo Bearzoti (UFOP)

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Baixar imagens
by Nicolli Albuquerque 21 Jun '17

21 Jun '17

Estou tentando baixar fotos através da função download.file: foto<-as.character(linksvalidosespecies$link[50]) sp_baixada<-paste(50,".","jpg",sep="") download.file(foto,sp_baixada,mode="wb") Porém, quando tento abrir a foto, o visualizador de imagens diz que não pode abrir o arquivo. Já tentei outros programas e nada deu certo. Alguma alternativa para isso? Obrigada [https://outlook.live.com/owa/?path=/mail/inbox] [https://outlook.live.com/owa/?path=/mail/inbox] [https://outlook.live.com/owa/?path=/mail/inbox] Nicolli Albuquerque de Carvalho _____________________________________________________________ Acadêmica em Engenharia Ambiental e Sanitária - CTEC Membro do Laboratório de Conservação no Século XXI (LACOS XXI) - ICBS Universidade Federal de Alagoas CV Lattes: http://lattes.cnpq.br/8219241762500724 Skype: nicolli.albuquerque [http://www.criarumemail.com/assinatura-de-email-online_files/twitter_circle…]<http://www.criarumemail.com/assinatura-de-email-online.html#> [http://www.criarumemail.com/assinatura-de-email-online_files/facebook_circl…] <https://www.facebook.com/conservacao21/?fref=ts> [http://www.criarumemail.com/assinatura-de-email-online_files/google_circle_…] <http://www.criarumemail.com/assinatura-de-email-online.html#> [http://www.criarumemail.com/assinatura-de-email-online_files/linkedin_circl…] <https://www.linkedin.com/in/nicollialbuquerque/> [http://www.criarumemail.com/assinatura-de-email-online_files/instagram_circ…] <https://www.instagram.com/albuqnicolli/> [http://www.criarumemail.com/assinatura-de-email-online_files/dribbble_circl…] <http://www.criarumemail.com/assinatura-de-email-online.html#> [http://www.criarumemail.com/assinatura-de-email-online_files/youtube_circle…] <http://www.criarumemail.com/assinatura-de-email-online.html#> [http://www.criarumemail.com/assinatura-de-email-online_files/vimeo_circle_c…] <http://www.criarumemail.com/assinatura-de-email-online.html#> [http://www.criarumemail.com/assinatura-de-email-online_files/github_circle_…] <https://github.com/albuquerquenicolli> [http://www.criarumemail.com/assinatura-de-email-online_files/wordpress_circ…] <https://biogeografiadaconservacaoufal.wordpress.com/> Crie sua assinatura online aqui<http://www.criarumemail.com/assinatura-de-email-online.html>

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Distribuições Gamma e Inversa Gaussiana
by Maurício Soares 21 Jun '17

21 Jun '17

Bom dia! Tenho um conjunto de dados e preciso estimar os parâmetros de uma Gamma (μ e ν) e também estimar os parâmetros de uma Inversa Gaussiana (μ e σ^2). Nunca tinha mexido nessa parte de distribuições no R. Se alguém puder me dar uma luz, agradeço. Obrigado! Maurício

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Instalar o pacote BRugs no MAC OS X
by Ana Roberta dos Santos Silva 20 Jun '17

20 Jun '17

Prezado(a), boa tarde! Gostaria de saber como instalar o pacote BRugs no MAC OS X. Quando coloco no R, aparece uma mensagem na qual um dos erros é: OpenBUGS 3.2.2 or later not found. Install it, or specify its location using, for example, R CMD INSTALL BRugs --configure-args='--with-openbugs=/usr/local' No entanto já fiz isso que processo, e mesmo assim não consigo instalar. Alguém sabe como instalar esse pacote no MAC OS X? Segue abaixo a mensagem que aparece no R: > install.packages("BRugs") --- Please select a CRAN mirror for use in this session --- Package which is only available in source form, and may need compilation of C/C++/Fortran: ‘BRugs’ Do you want to attempt to install these from sources? y/n: y installing the source package ‘BRugs’ tentando a URL 'https://vps.fmvz.usp.br/CRAN/src/contrib/BRugs_0.8-6.tar.gz' Content type 'application/x-gzip' length 96175 bytes (93 KB) ================================================== downloaded 93 KB * installing *source* package ‘BRugs’ ... ** package ‘BRugs’ successfully unpacked and MD5 sums checked checking for prefix by checking for OpenBUGS... no configure: error: OpenBUGS 3.2.2 or later not found. Install it, or specify its location using, for example, R CMD INSTALL BRugs --configure-args='--with-openbugs=/usr/local' ERROR: configuration failed for package ‘BRugs’ * removing ‘/Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.3/Resources/library/BRugs’ The downloaded source packages are in ‘/private/var/folders/yv/sy0zx8153kscltzr7z9zj7k00000gn/T/Rtmp2b3isg/downloaded_packages’ Warning message: In install.packages("BRugs") : installation of package ‘BRugs’ had non-zero exit status Grata pela atenção! -- Att. Ana Roberta dos Santos Silva

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