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Modelo de Clutter - método dos mínimos quadrados em dois estágios
by Gustavo Martins Soares 11 Fev '17

11 Fev '17

Usualmente utilizo o EVIEWS para ajustar o modelo de Clutter aos meus dados, porém a fim de curiosidade estou tentando ajusta-lo usando o R. Vi que existe um pacote chamado "systemfit", o qual estou utilizando, porém, não tenho tido sucesso. library("systemfit") eqAB <- LNB2 ~ offset(X1) + X2 + X3 -1 eqVol <- LNVol2 ~ INVI2 + S1 + LNB2 system <- list( AB = eqAB, Vol = eqVol ) inst <- ~ X1 + X2 + X3 + INVI2 + S1 instlist <- inst fit2sls2 <- systemfit( system, "2SLS", inst = instlist, data = dados ) print( fit2sls2 ) -- *__________________________________________________* *Gustavo Martins Soares* Doutorando em Silvicultura e Manejo Florestal - ESALQ/USP Mestre em Silvicultura e Manejo Florestal - ESALQ/USP Engenheiro Florestal - Universidade Federal de Viçosa (UFV) CREA: 16633 (19)98179-4424 Laboratório de Ecofisiologia Florestal e Silvicultura - (19)3447-6689 <https://br.linkedin.com/pub/gustavo-martins-soares/105/17a/b62> ___________________________________________________

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Cruzamento para alinhar duas matrizes com colunas iguais, mas dimensões diferentes
by Adriele Giaretta Biase 10 Fev '17

10 Fev '17

Pessoal, boa tarde! eu preciso comparar duas matrizes de dados (A e B) , que possuem três colunas (x, y, z). O número de linhas matriz A é superior que o número de linhas da matriz B. As duas matrizes A e B possuem as colunas x e y com valores iguais, ressalvo que na matriz A, existe um número de linhas maior que na matriz B. Nunca existirá linhas com valores exatamente iguais, considerando a combinação entre x e y, respectivamente. Eu gostaria de saber como obter uma nova matriz C, que remova da matriz A, as linhas que não estão na matriz B, obtendo as mesmas colunas x, y e z, respectivamente. Didaticamente, eu queria obter a seguinte matriz C, com as linhas com os valores comuns entre A e B (das colunas x e y), ressalvando respectivamente os valores de z da planilha original A. A= x y z 1 1 2.3 2 1 1.4 3 1 2.5 1 2 7.8 2 2 9.1 3 2 0 1 3 2 2 3 4.5 3 3 8 B= x y z 2 1 7 3 1 6.3 1 2 9 2 2 7.4 3 2 13.5 2 3 12 3 3 11 C= x y z 2 1 1.4 3 1 2.5 1 2 7.8 2 2 9.1 3 2 0 2 3 4.5 3 3 8 Agradeço de alguém puder me ajudar, caso já tenha alguma função no R, que faça isso. A função *match(x,y) *funciona se for apenas com vetor (uma coluna apenas). *match(x,y):* ele cruza o vetor x com o vetor y. Ele retorna um vetor do tamanho de x, informando o índice em y no qual se encontram os elementos de x. Caso contrário, ele informa NA. -- Adriele Giaretta Biase. Mestre em Estatística e Experimentação Agropecuária - UFLA. Doutora em Estatística e Experimentação Agronômica - ESALQ/ USP Contato: (19) 98861-0619.

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Extração de valores de pixels de interesse em uma área circular usando extract()
by ASANTOS 09 Fev '17

09 Fev '17

Prezados membros, Gostaria de extrair a média de valores dos pixels de interesse em um raster, dadas as coordenadas centrais de áreas circulares e a determinação do raio, que é dada pelo buffer da função extract() do pacote raster, porém da forma como estou fazendo não esta funcionando, em meu exemplo: require(raster) require(sp) require(plotrix)# Somente para representar a área alvo ## Crio um raster r <- raster(nc=30, nr=30) r <- setValues(r, round(runif(ncell(r))* 255)) plot(r) #Seleciono o centro das áreas circulares xd <- c(-24.99270,45.12069,99.40321,73.64419) yd <- c(-45.435267,-88.369745,-7.086949,44.174530) pts <- data.frame(xd,yd) pts_s<- SpatialPoints(pts) #Representação da área alvo for (i in 1:length(xd)) { draw.circle(pts$xd[i],pts$yd[i],20,border="blue",col="grey") } #Visualização das coordenadas do centro points(pts_s, col="red", pch=16) #Visualização das coordenadas do centro #Extração da média dos valores de pixels em uma parcela de raio = 20 r_sample <- extract(x = r, y = pts_s, buffer=20, fun=mean, df=TRUE) r_sample Não funciona quando realizado dessa maneira. Alguém poderia me dar um help? Obrigado -- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 99686-6970 (VIVO) (+55) 65 3221-2674 (FIXO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 - ResearcherID: A-5790-2016 Researchgate: www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10 LinkedIn: br.linkedin.com/in/alexandre-dos-santos-87961635 Mendeley:www.mendeley.com/profiles/alexandre-dos-santos6/ ======================================================================

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RES: Distribuição para regressão de resposta binária
by Leonard Mendonça de Assis 08 Fev '17

08 Fev '17

Exato, Existem várias funções de ligação pre definidas para cada família. Não tenho certeza se ‘log’ é um link válido para binomial, nunca o usei com binomial. Caso este link não exista, você terá que cria-lo antes, veja um exemplo neste local: https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2013-November/362787.html Neste exemplo, é criado o link ‘clog’, muito próximo ao que você precisa. Mas o que você chama de ‘não consigo criar o modelo’? Eu já ajustei modelo logístico com mais de 200 variáveis (Contínuas, discretas, fatores ...) sem problemas, a não ser problemas de algumas variáveis serem linearmente dependentes e, com isto, me gerou problemas de estimação. Outro problema que tive (não o tenho a mais de ano) foi estourar memória do computador. Mande pra mim o erro especifico que está dando ao executar o comando. Só assim posso ser mais preciso em te ajudar De: Marcos Bissoli [mailto:mbissoli@gmail.com] Enviada em: quarta-feira, 8 de fevereiro de 2017 19:35 Para: Leonard Mendonça de Assis <assis.leonard(a)gmail.com> Assunto: Re: [R-br] Distribuição para regressão de resposta binária Prezado Leonard e amigos, Agradeço muito pelo debate. Venho tentando cada vez mais dialogar com estatísticos, pois respeito muito o trabalho de vocês, embora admita ainda ser "um menino" na arte. Em relação à função de ligação para logística, talvez eu não tenha sido claro. Eu tentei uma função "ln(y)" que, ao menos no material que venho consultando, seria uma regressão log-binomial. Este seria um modelo ideal, e foi minha primeira tentativa. Ou seja, usei um código semelhante a: > Modelo -> glm(y~., data = Dados, family = binomial(link = "log")) O problema é que o R não consegue criar tal modelo. Tenho muitas variáveis explicativas (isso é bastante comum em estudos epidemiológicos descritivos), incluindo cinco contínuas, se é que esse seja o motivo. O fato é que em uma das referências que citei em e-mail anterior, os autores tratam deste problema. Veja os resultados apresentados no resumo de Coutinho et al: "RESULTADOS: As estimativas por ponto e por intervalo [das razões de prevalência] obtidas pelas regressões de Cox e Poisson foram semelhantes à obtida pela estratificação de Mantel-Haenszel [considerada 'prova-ouro' para a Epidemiologia], independentemente da prevalência do desfecho [variável resposta] e das covariáveis [variáveis explicativas, pode-se dizer; talvez, para que tem uma formação mais voltada para análises experimentais, poderíamos dizer que covariáveis referem-se mais a 'blocos'] do modelo. O modelo log-binomial apresentou dificuldade de convergência quando o desfecho tinha prevalência alta e havia covariável contínua no modelo. A regressão logística [valendo-se de logito como função de ligação] produziu estimativas por ponto e por intervalo maiores do que as obtidas pelos outros métodos, principalmente para os desfechos com maiores prevalências iniciais. Se interpretados como estimativas de RP, os OR superestimariam as associações para os desfechos com prevalência inicial baixa, intermediária e alta em 13%, quase 100% e quatro vezes mais, respectivamente." [notas minhas] [grifos meus] Portanto, os autores indicam (e vi isso em outros artigos) regressão de Poisson, mesmo admitindo a variável resposta como sendo binária, variando de 0 a 1, que representa a probabilidade de ocorrência do desfecho (doença). Quase todos são unânimes em recomendar apenas que se use ajuste de variância robusta para sanar problemas nos intervalos de confiança dos coeficientes. Em Epidemiologia, mais importante que os valores p são esses intervalos de confiança, pois há muitos desdobramentos inferenciais que são feitos a partir deles. Portanto, creio que a justificativa para adoção de Poisson seja esta: a não convergência da log-binomial. Talvez uma outra função de ligação em família binomial possa ser uma solução, então? Como disse, tentei "log" e o próprio "logit". "Log" não deu convergência e o modelo nem foi gerado. O "logit" eu também tentei, e o gráfico de resíduos do modelo foi praticamente idêntico a este de quasi-poisson que postei na primeira mensagem. Seria grato caso pudesse me indicar algum referencial sobre outras funções de ligação, preferencialmente com aplicações. Mas acho que isso se tornará um problema, pois os coeficientes gerados certamente me resultarão indicadores não reconhecidos na área da Epidemiologia. Não sei até que ponto eu posso "converter" coeficientes livremente aplicando pura e simplesmente aritméticas a estes coeficientes. Como acho que já expliquei acima: "logit" me devolve razão de chances (odds ratio, OR) e "log" me retorna a tão desejada razão de prevalência (razão de riscos, RR). Se eu não tiver como converter meus coeficientes em uma dessas razões (e preferencialmente a RR) eu vou apanhar tanto da banca que vou sair dali roxo e sem título. :D (Um parênteses: essas questões, como a brincadeira acima, tem me motivado muito a ingressar em um doutorado em Estatística assim que eu concluir esse. Creio que há muito há se propor de novo para a Epidemiologia, a partir de um conhecimento mais profundo em Estatística. A Epidemiologia é, de fato, bastante limitada naquilo que ela "aceita" como técnica válida para suas análises inferenciais) Quando o senhor diz: "Uma segunda forma de analisar, seria termos uma resposta composta de número de ocorrências do evento em um total possível", eu posso interpretar que isso também seria adaptável a uma probabilidade? Valeria a pena eu tentar ajuste com Gamma ou Beta? A binomial negativa eu até tentei, mais por curiosidade, pois tenho seguido o material do curso que fiz com o Walmes em Varginha e ele preconizou que ela seria recomendada para casos de superdispersão, e minha variável resposta aparenta subdispersão. Mas a binomial negativa também gerou o mesmo gráfico de resíduos. Eu posso usar uma variável binária como resposta num modelo Gamma ou Beta? Ou teria que dar algum "tratamento" na variável antes de aplicar estes modelos. Confesso que estes ainda não tentei com essa resposta com a qual estou enfrentando o problema. Em outras variáveis eu experimentei modelos Gamma, mas eles não apresentaram melhor ajuste que o gaussiano, a ponto de justificar eu enfrentar tamanha novidade com a banca de epidemiologistas. :D Agradeço, já, e muito, o diálogo estabelecido. Abraços fraternos, Marcos Em 8 de fevereiro de 2017 17:28, Leonard Mendonça de Assis <assis.leonard(a)gmail.com <mailto:assis.leonard@gmail.com> > escreveu: Marcos, Não tenho acesso aos artigos, mas ... baseado em 27 anos de experiência ajustando regressão logística, vamos aos meus pitacos: 1. Quando eu tenho os Y em forma binária (Presente/ausente), isto, estatisticamente falando, é uma distribuição de Bernoulli 2. Esta distribuição de bernoulli tem como parâmetro, a proporção. Esta proporção varia de 0 a 1. 3. Uma forma de ajustar este tipo de dados é a regressão logística, esta pode assumir vários tipos de ligação. Aqui, de cabeça, eu lembro uns 5, mas deve ter muito mais. 4. Estas funções de ligação se ajustam melhor a determinados tipos de dados e algumas áreas de conhecimento às vezes preferem um em detrimento de outros. Baseado neste cenário acima, acho “estranho” utilizar outro tipo de modelo (com dados na característica acima), sem uma justificativa bastante forte. Uma segunda forma de analisar, seria termos uma resposta composta de número de ocorrências do evento em um total possível. Neste caso, teríamos uma variedade de distribuições que provavelmente se encaixariam nos documentos que você apresentou. Neste caso, o modelo seria ou binomial negativa, ou Gama, ou Beta, ou qualquer outra similar. Ajustados os conceitos, vamos agora à minha opinião sobre seu problema. 1. Pelo que consegui entender de seu texto inicial e seu código fornecido, você está ajustando algo que é 0 ou 1 como sendo uma quase-poisson (esta é uma das opções de ajuste para o que expliquei acima, onde existe uma determinada quantidade. 2. Como seus dados são 0/1 (suposição esta que faço baseado em sua explicação), o ajuste estar deficiente é algo bem esperado Seria bom se você informasse do que se trata a variável tabagismo, se ela é 0/1 ou se é uma quantidade. Se for 0/1, certamente o problema dos dados é esperado, por serem oriundos de uma distribuição diversa da que você está ajustando. No aguardo Leonard De: Marcos Bissoli [mailto:mbissoli@gmail.com <mailto:mbissoli@gmail.com> ] Enviada em: quarta-feira, 8 de fevereiro de 2017 14:57 Para: Leonard Assis <assis.leonard(a)gmail.com <mailto:assis.leonard@gmail.com> >; a lista Brasileira oficial de discussão do programa R. <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br <mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br> > Assunto: Re: [R-br] Distribuição para regressão de resposta binária Olá Leonard, Muito obrigado pelo interesse no debate. Minha afirmação baseada em epidemiologistas é, na verdade, baseada numa série de artigos que venho estudando recentemente. Seguem algumas referências, dentre outras várias, sobre as quais venho me fundamentando. ZOU, G. A Modified Poisson Regression Approach to Prospective Studies with Binary Data. American Journal of Epidemiology, v. 159, n. 7, p. 702–706, 1 abr. 2004. COUTINHO, L. M. S.; SCAZUFCA, M.; MENEZES, P. R. Métodos para estimar razão de prevalência em estudos de corte transversal. Revista de Saúde Pública, v. 42, n. 6, p. 992–998, dez. 2008. BARROS, A. J.; HIRAKATA, V. N. Alternatives for logistic regression in cross-sectional studies: an empirical comparison of models that directly estimate the prevalence ratio. BMC Medical Research Methodology, v. 3, n. 1, p. 21, 20 dez. 2003. FRANCISCO, P. M. S. B. et al. Medidas de associação em estudo transversal com delineamento complexo: razão de chances e razão de prevalência. Revista Brasileira de Epidemiologia, v. 11, n. 3, p. 347–355, set. 2008. WILLIAMSON, T.; ELIASZIW, M.; FICK, G. H. Log-binomial models: exploring failed convergence. Emerging themes in epidemiology, v. 10, n. 1, p. 14, 13 dez. 2013. Abraços fraternos, Marcos Em 7 de fevereiro de 2017 22:22, Leonard Assis via R-br <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br <mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br> > escreveu: Tem ruído aí nesta explicação. Na verdade, o que o "epidemiologista" alegou, não me convenceu. Em 7 de fev de 2017 9:14 PM, "Marcos Bissoli via R-br" <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br <mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br> > escreveu: Prezados, De antemão peço desculpas se desvio o tópico da lista. Mas creio que o tema da mensagem é minimamente transversal aos aqui tratados. Tenho uma variável resposta binária. Como a frequência da resposta é alta (38,11%), teóricos da Estatística aplicada à Epidemiologia sugerem que não seja usada uma regressão logística. Neste caso (de alta prevalência do desfecho), a primeira opção deveria ser uma log-binomial. Mas (e isso não é raro de ocorrer), minha log-binomial não apresentou convergência. Quando não há convergência, os teóricos sugerem uma regressão de Poisson com variância robusta. Entretanto, como meus dados sugerem subdispersão, optei por um modelo de quasi-poisson. Isso já deu certo em outras análises que fiz para terceiros. Inclusive, tenho conseguido adaptar a variância robusta ao modelo de quasi-poisson. Mas justamente agora, com os dados de minha tese... O diagnóstico visual está, ao meu ver, péssimo, para ajuste. A imagem anexa é do modelo de quasi-poisson. Mas experimentei todos os acima citados (logística e Poisson) e o gráfico não diferiu muito. A dúvida é... Há alguma outra alternativa de técnica de regressão que eu poderia tentar? Minhas variáveis explicativas são diversas, em quantidade e tipo (há contínuas, ordinais e binárias). Ou será (embora eu ache pouco provável) que este gráfico não significa um grande incômodo? Fiz o teste de qui-quadrado da deviance residual e estranhamente o valor p está resultando em 1, tanto para Poisson quanto para quasi-Poisson. Um outro fato estranho é o pseudo R² de Nagelkerke ter acusado 20%: todas as outras minhas variáveis resposta não passaram de 12%. Não sei se é correto (consultei bibliografia que sugeria isso para a regressão logística), mas apliquei um teste de Hosmer e Lemeshow e ele acusou um bom ajuste do modelo, também (p = 0,2718). Até uma curva de ROC eu fiz e a área está grande no gráfico (mais uma técnica que não sei se deve ser aplicada além da regressão logística,). Seguem alguns resultados, caso possa ajudar em algo. Desde já agradeço qualquer comentário. E reforço minhas desculpas caso eu tenha desviado do tópico além do esperado, e desde já acato qualquer negativa em prosseguir o debate. Nesse caso, se possível, aceitaria sugestões de boas listas para debates nesse nível onde eu pudesse me inscrever. Há braços, Marcos Bissoli Faculdade de Nutrição Unifal-MG > Mod1 <- glm(Tabagismo~.,data = TabModelagem,family = quasipoisson) > summary(Mod1) Call: glm(formula = Tabagismo ~ ., family = quasipoisson, data = TabModelagem) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -1.4867 -0.7821 -0.5889 0.5349 1.6624 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -1.245e+00 8.738e-01 -1.424 0.154644 factor.SexoDic.1 5.800e-01 8.273e-02 7.011 4.11e-12 *** factor.Branca.1 -8.332e-01 7.836e-01 -1.063 0.287863 factor.Negra.1 -8.210e-01 7.987e-01 -1.028 0.304185 factor.Parda.1 -9.009e-01 7.863e-01 -1.146 0.252163 factor.Amarela.1 -1.089e+00 8.481e-01 -1.284 0.199466 factor.SemReligiao.1 -9.670e-02 1.888e-01 -0.512 0.608566 factor.Catolica.1 -4.813e-01 1.862e-01 -2.585 0.009863 ** factor.Espirita.1 -1.235e-01 2.181e-01 -0.566 0.571230 factor.Evangelica.1 -9.177e-01 2.429e-01 -3.779 0.000166 *** factor.AfroBrasileira.1 6.068e-01 4.303e-01 1.410 0.158794 factor.Turno.1 1.534e-03 1.034e-01 0.015 0.988169 factor.Aposentado.1 -4.516e-02 1.055e-01 -0.428 0.668597 factor.OcupaEstDiApenasDesemp.1 7.249e-02 1.411e-01 0.514 0.607474 factor.ComFamilia.1 -4.323e-01 2.128e-01 -2.031 0.042444 * factor.ComOutParentes.1 -5.029e-01 3.517e-01 -1.430 0.153011 factor.Republica.1 8.985e-03 1.959e-01 0.046 0.963429 factor.Sozinho.1 -2.475e-01 2.236e-01 -1.107 0.268673 factor.Pensao.1 -8.439e-01 4.000e-01 -2.110 0.035106 * factor.OutroMoradia.1 -5.262e-01 3.353e-01 -1.569 0.116880 factor.RU.1 -1.937e-01 1.059e-01 -1.830 0.067589 . factor.praec4.1 -1.583e-01 2.666e-01 -0.594 0.552951 IdadeA 3.787e-02 9.381e-03 4.037 5.79e-05 *** escola 8.576e-02 3.441e-02 2.492 0.012836 * RendaPC 4.045e-05 1.313e-05 3.080 0.002119 ** Dist 2.605e-05 1.296e-04 0.201 0.840689 PraecSoma 2.419e-02 3.086e-02 0.784 0.433427 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 (Dispersion parameter for quasipoisson family taken to be 0.6036898) Null deviance: 834.67 on 1135 degrees of freedom Residual deviance: 706.16 on 1109 degrees of freedom AIC: NA Number of Fisher Scoring iterations: 5 -- MARCOS BISSOLI Faculdade de Nutrição Universidade Federal de Alfenas Blog: bocademiamaldita.blogspot.com/ <http://bocademiamaldita.blogspot.com/> E-mail: mbissoli(a)gmail.com <mailto:mbissoli@gmail.com> Twitter: #mbissoli Alfenas, Minas Gerais, Brasil *****Pense na Natureza antes de Imprimir***** Divulgue ON-LINE Eu apoio a ENEN "na luta por um Brasil sem fome" "por ĉiu popolo ties propran lingvon, por ĉiuj popoloj la esperantan" (para cada povo sua própria língua, para todos os povos o Esperanto) E nunca votarei no PSDB/DEM! _______________________________________________ R-br mailing list R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br <mailto:R-br@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 forneça código mínimo reproduzível. _______________________________________________ R-br mailing list R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br <mailto:R-br@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 forneça código mínimo reproduzível. -- MARCOS BISSOLI Faculdade de Nutrição Universidade Federal de Alfenas Blog: bocademiamaldita.blogspot.com/ <http://bocademiamaldita.blogspot.com/> E-mail: mbissoli(a)gmail.com <mailto:mbissoli@gmail.com> Twitter: #mbissoli Alfenas, Minas Gerais, Brasil *****Pense na Natureza antes de Imprimir***** Divulgue ON-LINE Eu apoio a ENEN "na luta por um Brasil sem fome" "por ĉiu popolo ties propran lingvon, por ĉiuj popoloj la esperantan" (para cada povo sua própria língua, para todos os povos o Esperanto) E nunca votarei no PSDB/DEM! -- MARCOS BISSOLI Faculdade de Nutrição Universidade Federal de Alfenas Blog: bocademiamaldita.blogspot.com/ <http://bocademiamaldita.blogspot.com/> E-mail: mbissoli(a)gmail.com <mailto:mbissoli@gmail.com> Twitter: #mbissoli Alfenas, Minas Gerais, Brasil *****Pense na Natureza antes de Imprimir***** Divulgue ON-LINE Eu apoio a ENEN "na luta por um Brasil sem fome" "por ĉiu popolo ties propran lingvon, por ĉiuj popoloj la esperantan" (para cada povo sua própria língua, para todos os povos o Esperanto) E nunca votarei no PSDB/DEM!

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Trabalhando com datas
by Edson Lira 07 Fev '17

07 Fev '17

Bom dia listeiros, tenho esse banco: | dt_sol | dt_atend | hora_ent | hora_sai | | 01/02/2016 | 02/02/2016 | 09:20 | 09:50 | | 01/02/2016 | 03/02/2016 | 09:00 | 10:44 | | 02/02/2016 | 02/02/2016 | 09:30 | 11:00 | | 02/02/2016 | 05/02/2016 | 10:00 | 12:00 | | 02/02/2016 | 12/02/2016 | 10:30 | 12:00 | | 02/02/2016 | 16/02/2016 | 10:00 | 11:30 | | 02/02/2016 | 18/02/2016 | 09:30 | 10:16 | As variáveis hora_ent e hora_saida como fator. Gostaria de calcular a diferença entre o tempo da entrada para a saída Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas

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boxplot com outliers, como colocar os valores?
by Christina Grupioni 06 Fev '17

06 Fev '17

Olá listeiros! Estou precisando incluir o valor dos outliers no boxplot que estou plotando junto com o histograma. E também necessito incluir o valor dos quartis. É possível? O código que estou usando é o seguinte. mat <- matrix(c(1,2,0,0), 2) mat layout(mat, c(3.5,1), c(1,3)) par(mar=c(0.5, 4.5, 0.5, 0.5)) boxplot(campo$ef, horizontal=TRUE, axes=FALSE, col=(cores)) par(mar=c(4.5, 4.5, 0.5, 0.5)) par(cex.axis=0.8,cex.main=1) hist(campo$ef,col=(cores),main="Histograma da Eficiência de colheita",xlab=("Eficiência (%)"),ylab="Frequencia",adj=0,breaks=12,border="white", labels=qcap) axis(1,at=seq(50,100,5)) axis(2,at=seq(0,22,2)) density.default(campo$ef) d<-density(campo$ef) par(new=TRUE) plot(d,ann=FALSE, axes=FALSE) -- Abaixo aqui meus dados. Não sei se está correto, sou nova mesmo no uso e me indicaram usar o comando dput para incluir os dados no post: dput(campo) structure(list(trat = c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 8L, 8L, 8L, 8L), cacho = c(34L, 35L, 15L, 33L, 24L, 28L, 25L, 29L, 14L, 8L, 5L, 13L, 20L, 31L, 32L, 27L, 9L, 10L, 11L, 12L, 26L, 23L, 22L, 21L, 6L, 4L, 7L, 2L, 19L, 18L, 17L, 16L), carret = structure(c(1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("nao", "sim"), class = "factor"), local = structure(c(1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("MG", "MS"), class = "factor"), est = structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("maduro", "vez"), class = "factor"), A = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("continuo", "repique" ), class = "factor"), H = c(4L, 4L, 4L, 4L, 8L, 8L, 8L, 8L, 4L, 4L, 4L, 4L, 8L, 8L, 8L, 8L, 4L, 4L, 4L, 4L, 8L, 8L, 8L, 8L, 4L, 4L, 4L, 4L, 8L, 8L, 8L, 8L), tempo = c(87L, 127L, 35L, 100L, 59L, 27L, 30L, 64L, 44L, 31L, 52L, 75L, 40L, 63L, 62L, 32L, 43L, 35L, 21L, 57L, 19L, 112L, 113L, 73L, 27L, 24L, 29L, 51L, 41L, 50L, 39L, 88L), frutos.bons = c(114L, 138L, 170L, 222L, 83L, 81L, 125L, 134L, 76L, 155L, 240L, 189L, 55L, 295L, 281L, 369L, 74L, 67L, 126L, 214L, 62L, 10L, 32L, 185L, 83L, 83L, 77L, 208L, 42L, 54L, 41L, 50L), Kg.frutos.bons = c(5.9, 7.6, 4.7, 10.8, 4.1, 5.2, 7.8, 5.6, 5.5, 8, 9.1, 4.8, 2.9, 11, 13.2, 15.5, 4, 2.1, 5.1, 5.1, 2.7, 2.4, 2.5, 8.4, 3.2, 4, 4.7, 9.9, 1.9, 2.5, 4.4, 5.7), colhidos = c(146L, 187L, 189L, 288L, 110L, 113L, 128L, 180L, 148L, 162L, 249L, 246L, 80L, 349L, 397L, 422L, 82L, 104L, 131L, 240L, 66L, 88L, 96L, 235L, 84L, 91L, 97L, 258L, 50L, 109L, 204L, 250L), dleves = c(6L, 30L, 12L, 37L, 14L, 24L, 3L, 24L, 51L, 5L, 5L, 50L, 22L, 41L, 86L, 43L, 2L, 29L, 5L, 13L, 4L, 44L, 23L, 40L, 1L, 6L, 18L, 20L, 6L, 39L, 101L, 48L), dgraves = c(26L, 19L, 7L, 29L, 13L, 8L, 0L, 22L, 21L, 2L, 4L, 7L, 3L, 13L, 30L, 10L, 6L, 8L, 0L, 13L, 0L, 34L, 41L, 10L, 0L, 2L, 2L, 30L, 2L, 16L, 62L, 152L), naocolhidos = c(7L, 4L, 17L, 8L, 2L, 9L, 0L, 16L, 10L, 3L, 8L, 23L, 2L, 8L, 4L, 1L, 5L, 4L, 1L, 9L, 0L, 19L, 87L, 6L, 1L, 1L, 2L, 21L, 6L, 13L, 10L, 19L), carga = c(153L, 191L, 206L, 296L, 112L, 122L, 128L, 196L, 158L, 165L, 257L, 269L, 82L, 357L, 401L, 423L, 87L, 108L, 132L, 249L, 66L, 107L, 183L, 241L, 85L, 92L, 99L, 279L, 56L, 122L, 214L, 269L ), tamanho = c(0.76, 0.84, 0.77, 0.97, 0.64, 0.71, 1.04, 0.89, 0.94, 0.88, 0.86, 0.82, 0.81, 1, 0.95, 1.09, 0.83, 0.74, 0.84, 0.63, 1.02, 0.54, 0.87, 0.86, 0.87, 0.79, 0.82, 0.78, 0.74, 0.69, 0.57, 0.66), altura = c(2.4, 2.6, 3, 2.67, 2.26, 2.36, 2.45, 2.98, 2.97, 2.39, 3.13, 2.28, 1.76, 2.66, 2.51, 3.8, 3.52, 2.31, 2.86, 2.97, 2.39, 3.34, 3.42, 2.38, 3.33, 3.02, 2.47, 3.46, 1.58, 3.56, 3.4, 3.71), cap = c(244.137931, 215.4330709, 483.4285714, 388.8, 250.1694915, 693.3333333, 936, 315, 450, 929.0322581, 630, 230.4, 261, 628.5714286, 766.4516129, 1743.75, 334.8837209, 216, 874.2857143, 322.1052632, 511.5789474, 77.14285714, 79.6460177, 414.2465753, 426.6666667, 600, 583.4482759, 698.8235294, 166.8292683, 180, 406.1538462, 233.1818182), ef = c(95.4248366, 97.90575916, 91.74757282, 97.2972973, 98.21428571, 92.62295082, 100, 91.83673469, 93.67088608, 98.18181818, 96.88715953, 91.44981413, 97.56097561, 97.75910364, 99.00249377, 99.76359338, 94.25287356, 96.2962963, 99.24242424, 96.38554217, 100, 82.24299065, 52.45901639, 97.51037344, 98.82352941, 98.91304348, 97.97979798, 92.47311828, 89.28571429, 89.3442623, 95.3271028, 92.93680297)), .Names = c("trat", "cacho", "carret", "local", "est", "A", "H", "tempo", "frutos.bons", "Kg.frutos.bons", "colhidos", "dleves", "dgraves", "naocolhidos", "carga", "tamanho", "altura", "cap", "ef"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -32L)) Na escuta, CHRISTINA GRUPIONI Engenheira Agrícola e Ambiental- CREA BA: 84142 *OCA (Organização Cooperativa de Agroecologia**)* *Tecnologias Ecológicas e Sociais* (31) 8863-0005, (31) 3892-2236 *skype:chrisgrupioni@gmail.com <chrisgrupioni(a)gmail.com>*

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Kruskal-Wallis com comparações entre tratamentos
by Maurício Sangiogo 05 Fev '17

05 Fev '17

Boa tarde listeiros, Estou iniciando meus estudos por conta própria em cima das análises não paramétricas, e decidi começar pelo teste de Kruskal-Wallis. Porém ao comparar duas funções diferentes com a finalidade de realizar as comparações múltiplas entre os tratamentos notei diferenças entre os valores de "diferença crítica". Me refiro ao "kruskal()" do pacote agricolae e ao "kruskalmc()" do pacote pgirness. Qual dessas funções vocês acham mais adequada para realizar as comparações? Ou se há outra mais apropriada... Segue os comandos para reprodução: Tratamentos <-rep(c("A","B","C"), each=6) resposta <- c(6.0,5.0,4.0,3.0,5.0,5.0,3.0,3.0,3.0,4.0,3.0,2.0,5.0,4.0,4.0,5.0,4.5,4.5) # Opção 1: require(agricolae) kw <- kruskal(resposta, Tratamentos); kw # Opção 2: require(pgirmess) kruskalmc(resposta, Tratamentos) Desde já muito obrigado! .................. Eng. Agr. Maurício Sangiogo Mestre em Fitossanidade - UFPel Doutorando em Fitossanidade - UFPel TEL:(55) 96822030

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Re: [R-br] Selecionar a extração de valores dos pixels em linhas a cada número de pixels arbitrário
by ASANTOS 03 Fev '17

03 Fev '17

Muito obrigado Jônatan, ajudou muito!!! -- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 99686-6970 (VIVO) (+55) 65 3221-2674 (FIXO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 - ResearcherID: A-5790-2016 Researchgate: www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10 LinkedIn: br.linkedin.com/in/alexandre-dos-santos-87961635 Mendeley:www.mendeley.com/profiles/alexandre-dos-santos6/ ====================================================================== Em 03/02/2017 16:59, Jônatan escreveu: > > require(raster); require(sp) > set.seed(1) > ## Criando um raster > r <- raster(nc=10, nr=10) > r <- setValues(r, round(runif(ncell(r))* 255)) > #Consigo extrair os valores dos pixels de interesse dadas as > coordenadas centrais dos mesmos > # x <- c(54,18,54,54) > # y <- c(27,81,9,63) > > # inventando ptos que não coincidam com os centros das células > x <- c(54,18,54,54) > x <- x + runif(length(x), 0, 35) > y <- c(27,81,9,63) > y <- y - runif(length(y), 0, 17) > > # data frame com pontos de interesse > p <- data.frame(x,y) > # celulas do raster interceptadas pelos pontos > p$cel <- cellFromXY(r, pontos) > p$col <- colFromCell(r, p$cel) > p$row <- rowFromCell(r, p$cel) > # adicionando as coordenadas centrais das células > p.cen <- as.data.frame(xyFromCell(r, p$cel)) > names(p.cen) <- c("xc", "yc") > p <- data.frame(p, p.cen) > # coordenadas das células à direita > *p.rigth <- as.data.frame(xyFromCell(r, cellFromRowCol(r, rownr = > df$row, df$col + 1)))* > *names(p.rigth) <- c("xr", "yr")* > *p <- data.frame(p, p.rigth)* > > p > plot(r) > text(r) > points(p[, c("x", "y")], pch = 4, col = 2) > points(p[, c("xc", "yc")], pch = 3, col = "gray", cex = 2) > points(p[, c("xr", "yr")], pch = "_", col = "gray30", cex = 2) > > library(plyr) > vals2cols <- ldply(1:nrow(p), > function(ir){ > getValuesBlock(r, > col = p$col[ir], > ncols = 2, > row = p$row[ir], > nrows = 1) > }# end fun > ) > > df <- data.frame(p, vals2cols) > df > #dput(df) > structure(list(x = c(76.9153374827001, 30.3619045177475, > 63.4591051060706, 88.7439421410672), y = c(16.2306145045441, > 77.3754617013037, 6.80067008268088, 54.8719934166875), cel = c(48, 6, > 47, 18), col = c(8L, 6L, 7L, 8L), row = c(5, 1, 5, 2), xc = c(90, 18, > 54, 90), yc = c(9, 81, 9, 63), xr = c(126, 54, 90, 126 ), yr = c(9, > 81, 9, 63), V1 = c(122, 229, 6, 253), V2 = c(187, 241, 122, 97)), > .Names = c("x", "y", "cel", "col", "row", "xc", "yc", "xr", "yr", > "V1", "V2"), row.names = c(NA, -4L), class = "data.frame")

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Selecionar a extração de valores dos pixels em linhas a cada número de pixels arbitrário
by ASANTOS 03 Fev '17

03 Fev '17

Prezados Membros, Tenho um raster hipotético r: require(raster); require(sp) ## Criando um raster r <- raster(nc=10, nr=10) r <- setValues(r, round(runif(ncell(r))* 255)) Consigo extrair os valores dos pixels de interesse dadas as coordenadas centrais dos mesmos: x <- c(54,18,54,54) y <- c(27,81,9,63) pontos <- SpatialPoints(cbind(x,y)) cells <- cellFromXY(r, pontos); cells p.cen <- xyFromCell(r, cells); p.cen values <- extract(r,p.cen) dados<-cbind(p.cen,cells,values) No entanto, eu gostaria de encontrar um modo para extrair o valor dos pixels, no qual, eu selecionaria uma coordenada e a função realizaria a extração dos pixels de linhas verticais inteiras do raster a cada dois pixels à partir da coordenada dada, por exemplo? Alguém poderia me dar uma ideia de como chegar a esse resultado? Obrigado, -- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 99686-6970 (VIVO) (+55) 65 3221-2674 (FIXO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 - ResearcherID: A-5790-2016 Researchgate: www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10 LinkedIn: br.linkedin.com/in/alexandre-dos-santos-87961635 Mendeley:www.mendeley.com/profiles/alexandre-dos-santos6/ ======================================================================

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trellis.focus com grid.arrange
by Elias T. Krainski 03 Fev '17

03 Fev '17

Se tenho library(Matrix) library(lattice) library(gridExtra) m1 = sparseMatrix(i=c(1,1,2,3,4,4,4,5), j=c(3,4,4,1,2,3,5,4), x=1:8) m2=m1/2 grid.arrange(image(m1), image(m2), ncol=2) Como faco para panel.text() funcionar no plot da esquerda? Elias

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