- R-br - DINF UFPR

Extrair P-value do resultado de uma imputação com MICE
by Elias Carvalho 01 Mai '17

01 Mai '17

Boa noite pessoal Estou testando o pacote mice para fazer imputação múltipla de dados missing, conforme exemplo: library(mice) imp <- mice(nhanes2) fit <- with(imp, lm(chl~age+bmi)) summary(fit) O resultado se resume em: ## summary of imputation 1 : Call: lm(formula = chl ~ age + bmi) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -46.37 -19.23 -11.24 12.66 83.69 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 32.134 53.202 0.604 0.55232 age2 49.058 18.153 2.702 0.01334 * age3 62.837 19.886 3.160 0.00472 ** bmi 4.907 1.795 2.733 0.01246 * --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 34.89 on 21 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.3835, Adjusted R-squared: 0.2954 F-statistic: 4.354 on 3 and 21 DF, p-value: 0.01557 Eu gostaria de extrair o p-value: 0.01557 dessa estrutura, mas não consegui com os métodos convencionais, pois a estrutura parece diferente da estrutura gerada por um lm ou glm. Alguém poderia me ajudar -- *In Jesu et Maria* *Obrigado* *Prof. Elias Carvalho* *"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)"Blessed is he who has been able to understand the cause of things"*

2 5

Avaliação geral do modelo de regressão linear e logística
by Elias Carvalho 01 Mai '17

01 Mai '17

Ola pessoal Eu estou iniciando estudos sobre regressão linear e regressão logística vi diversos materiais e videos sobre os dois métodos, mas vi pouca coisa sobre como avaliar qual o melhor modelo (talvez esteja pesquisando errado). Estou interessado nisso porque estou usando o pacote MICE para imputar dados missing, que por sua vez gera n conjuntos de dados para cada variável e usa regressão linear e logística para nos ajudar a inspecionar cada dado imputado. Sobre regressão linear, pelo que entendi posso avaliar a qualidade geral do modelo, vendo se o p-value é significativo, Erro médio é menor e R-Squared maior ou achar um meio termo entre essas duas medidas, me corrijam por favor se eu estiver errado. Com relação a regressão logística, encontrei materiais diversos, cada um fazendo uma recomendação diferente, o que me deixou confuso de qual a melhor forma de avaliar a qualidade deste modelo. Alguém poderia me dar uma dica e fornecer links com referências atuais e confiáveis sobre o assunto ? -- *In Jesu et Maria* *Obrigado* *Prof. Elias Carvalho* *"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)"Blessed is he who has been able to understand the cause of things"*

1 0

Re: [R-br] Enc: Gráfico de interação entre dois fatores
by sznelwar＠uol.com.br 27 Abr '17

27 Abr '17

2 1

Enc: Gráfico de interação entre dois fatores
by ana paula coelho madeira 26 Abr '17

26 Abr '17

________________________________ Prezado Walmes e demais colegas, Bom dia! Encaminho os dados e os códigos utilizados. Desde já agradeço. Ana Paula ________________________________ De: Walmes Zeviani <walmeszeviani(a)gmail.com> Enviado: terça-feira, 25 de abril de 2017 15:36 Para: ana paula coelho madeira; a lista Brasileira oficial de discussão do programa R. Assunto: Re: [R-br] Gráfico de interação entre dois fatores Sem condições de afirmar nada sem acesso aos dados e códigos que você utilizou. À disposição. Walmes.

2 1

Gráfico de interação entre dois fatores
by ana paula coelho madeira 25 Abr '17

25 Abr '17

Prezados colegas, Boa tarde! Estou analisando um experimento em DBC no esquema de parcelas subdivididas. Nas parcelas tenho 5 níveis do fator adubação e na sub parcela dois níveis do fator espaçamento. Verificada as pressuposições da ANOVA, uma fato me chamou atenção: o efeito da interação não foi significativa (OK!), porém, ao fazer o gráfico da interação, o gráfico está mostrando o contrário. Alguma ideia do que pode estar ocorrendo? Comando utilizado: interaction.plot(Adubação,Espaçamento,Brix) Desde já agradeço Ana Paula

2 1

Dificuldade com o pacote survival - Problema resolvido
by Gilenio Borges Fernandes 25 Abr '17

25 Abr '17

A dificuldade no ajuste de modelo com a função survreg do pacote survival já foi resolvida com a re-instalação do pacote. Agradeço Gilênio Borges Fernandes Professor Associado IV (Aposentado) Professor Adjunto A (Substituto) Universidade Federal da Bahia Instituto de Matemática e Estatística Departamento de Estatística Av. Adhemar de Barros, s/n – Ondina. 40.170-110 - Salvador - BA, Brasil Tel.: (071)3283-6340/6341/6337 Fax: (071)3283-6336 Skype: gilenio.fernandes Lattes: http://lattes.cnpq.br/6764860618464860

1 0

Dificuldade no ajuste de modelo com a função survreg do pacote survival
by Gilenio Borges Fernandes 25 Abr '17

25 Abr '17

Prezad@s Alguma ideia de solução na seguinte dificuldade: *library(survival)* *fit <- survreg(Surv(futime, fustat) ~ rx + age, data = ovarian, dist = "weibull")* Error in coxph.wtest(t(x) %*% (wt * x), c((wt * eta + weights * deriv$dg) %*% : object 'Ccoxph_wtest' not found *fit <- survreg(Surv(futime, fustat) ~ 1, data = ovarian, dist = "weibull")* summary(fit) Call: survreg(formula = Surv(futime, fustat) ~ 1, data = ovarian, dist = "weibull") Value Std. Error z p (Intercept) 7.111 0.293 24.292 2.36e-130 Log(scale) -0.103 0.254 -0.405 6.86e-01 Scale= 0.902 Weibull distribution Loglik(model)= -98 Loglik(intercept only)= -98 Number of Newton-Raphson Iterations: 5 n= 26 Ou seja, a função só funciona no ajuste do modelo sem variáveis explanatórias. Observação: o pacote survival tem a função coxph.wtest(.). Desde já agradeço Gilênio Borges Fernandes Professor Associado IV (Aposentado) Professor Adjunto A (Substituto) Universidade Federal da Bahia Instituto de Matemática e Estatística Departamento de Estatística Av. Adhemar de Barros, s/n – Ondina. 40.170-110 - Salvador - BA, Brasil Tel.: (071)3283-6340/6341/6337 Fax: (071)3283-6336 Skype: gilenio.fernandes Lattes: http://lattes.cnpq.br/6764860618464860

1 0

Re: [R-br] Como escolher o melhor conjunto de dados imputador no MICE
by Cesar Rabak 24 Abr '17

24 Abr '17

Técnicas de bootstraping têm sido sugeridas para serem usadas *em conjunto* com imputação (geralmente múltipla como deseja o OP) mas não como uma solução para os valores inexistentes. HTH 2017-04-24 9:38 GMT-03:00 Edson Lira <edinhoestat(a)yahoo.com.br>: > Não seria o caso de bootstrap? > Quick-R: Bootstrapping > <http://www.statmethods.net/advstats/bootstrapping.html> > > Quick-R: Bootstrapping > You can bootstrap a single statistic or a vector (e.g., regression > weights). This section will get you started w... > <http://www.statmethods.net/advstats/bootstrapping.html> > > > Prof. Edson Lira, Me > Estatístico > Manaus-Amazonas > > > Em Sexta-feira, 21 de Abril de 2017 10:16, Cesar Rabak via R-br < > r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> escreveu: > > > Elias, > > A imputação é uma técnica que super simplificadamente objetiva colocar > dados em variáveis cujos valores estão ausentes para não "perturbar" uma > determinada estatística e permitir analisar as outras variáveis dos casos > sob estudo. > > Um exemplo simples seria colocar a média da variável em todos os casos de > valores ausentes¹. > > No seu caso que você deseja fazer uma pesquisa usando redes bayesianas > haveria necessidade de ver se a abordagem em si da imputação faria sentido > e então ver qual (tipo) seria mais apropriada. > > Há uma extensa literatura sobre esse tema, que suponho você esteja > familiarizado e consultando-a, e pelo meu contato com o tema quer me > parecer que há uma certa preferência (do jeito da imputação) em função do > domínio do problema. > > HTH > -- > Cesar Rabak > > > [1] Bem simples, vou elidir a discussão sobre vantagens e desvantagens > dessa específica abordagem e propriedade em função da quantidade de dados > faltantes. > > 2017-04-19 0:34 GMT-03:00 Elias Carvalho via R-br < > r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br>: > > Usando o pacote mice fiz o seguinte teste (imputação de dados): > imp <- mice(nhanes) > Isso gerou 5 conjuntos de dados imputados: > imp$imp$bmi > > > > Eu gostaria de entender como escolher o melhor dataset imputado > Por exemplo, para bmi (acima) qual das 5 colunas será a melhor escolha? > Eu achei vários exemplos usando regressão logistica, mas eu não vou rodar > uma regressão logistica, vou usar os dados para criar uma rede bayesiana. > Alguém poderia me ajudar por favor? > -- > > > *In Jesu et Maria* > *Obrigado* > *Prof. Elias Carvalho* > > "Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC) > "Blessed is he who has been able to understand the cause of things" > > ______________________________ _________________ > R-br mailing list > R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > https://listas.inf.ufpr.br/ cgi-bin/mailman/listinfo/r-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 > <http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia>) e forneça código mínimo reproduzível. > > > _______________________________________________ > 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. > > >

1 0

Re: [R-br] Comparações Múltiplas
by coroasolaris 24 Abr '17

24 Abr '17

Isabela, boa noite! No livro "Métodos de Análise Multivariada em R", Anderson Rodrigues da Silva, Ed. Fealq, 2016, penso que você vai encontrar a ajuda da qual precisa. O c.8 cuida do assunto. Enviado do meu smartphone Samsung Galaxy. -------- Mensagem original --------De: "Isabela M. via R-br" <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> Data: 22/04/17 17:38 (GMT-03:00) Para: "a lista Brasileira oficial de discussão do programa R." <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> Assunto: [R-br] Comparações Múltiplas Boa tarde, Meu nome é Isabela, faço iniciação científica e trabalho com análise multivariada, mais especificamente com a MANOVA. Alguém poderia me ajudar com script do R, para realizar a comparação múltipla multivariada, no caso para 5 variáveis? Desde já agradeço!

1 0

Resolver equações com o R
by Delcio Rudinei Bortolanza 22 Abr '17

22 Abr '17

Olá! Tenho esta equação para encontrar a solução e gostaria de utilizar o R para isso. (0.501143 - 0.314445)*((1 + (0.716407*x)^1.574827)^(((1 - 1/1.574827) - 1) - 1)*(((1 - 1/1.574827) - 1)*((0.716407*x)^(1.574827 - 1)*(1.574827*0.716407)))*((1 - 1/1.574827)*((0.716407*x)^(1.574827 - 1)*(1.574827*0.716407))) + (1 + (0.716407*x)^1.574827)^((1 - 1/1.574827) - 1)*((1 - 1/1.574827)*((0.716407*x)^((1.574827 - 1) - 1)*((1.574827 - 1)*0.716407)*(1.574827*0.716407))))/((1 + (0.716407*x)^1.574827)^(1 - 1/1.574827))^2 - (0.501143 - 0.314445)*((1 + (0.716407*x)^1.574827)^((1 - 1/1.574827) - 1)*((1 - 1/1.574827)*((0.716407*x)^(1.574827 - 1)*(1.574827*0.716407))))*(2*((1 + (0.716407*x)^1.574827)^((1 - 1/1.574827) - 1)*((1 - 1/1.574827)*((0.716407*x)^(1.574827 - 1)*(1.574827*0.716407)))*((1 + (0.716407*x)^1.574827)^(1 - 1/1.574827))))/(((1 + (0.716407*x)^1.574827)^(1 - 1/1.574827))^2)^2 == 0 Utilizando o Wolfram Mathematica consigo encontrar a resposta com Solve[(0.501143 - 0.314445)*((1 + ... ==0, x, Reals], que nesse caso é x = 0.736051, mas o problema é que ai toda vez tem ficar abrindo outro software (pago) e transformar em valores as variáveis com atribuição. Existe alguma maneira de resolver essa equação utilizando o R? Att., Delcio R. Bortolanza Doutorando em agronomia - UPF

2 1