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ANOVA: elementos para ensino introdutório
by Jose Claudio Faria 07 Dez '16

07 Dez '16

Caros membros, Gostaria de socializar algumas idéias e scripts em R de auxílio aos professores universitários para fundamentar o estudante de nível superior em cursos introdutórios de inferência estatística e análise de variância (ANOVA). Creio que todos que tiveram esta experiência sentiram a dificuldade de o fazer de forma compreensível e simples no contexto de cursos introdutórios de 60 ou 75 horas. A intenção é que o estudante possa compreender as idéias centrais de uma ANOVA - comparando cálculos por dois critérios: função aov e elementar. O uso da função aov é a referência e e cálculo elementar é o compreensível. Em outras palavras, os scripts permitem realizar as análises sem a necessidade do apelo da álgebra linear - e seus pre-supostos - em geral é inacessível a eles; ou aos procedimentos algébricos convencionais (decomposição da soma de quadrados total em relação a média geral em fontes reconhecidas e aleatórias de variação) também pouco difíceis de digerir de forma compreensível (pois parece mágico). P.S: 1- Os ensaios - simples no delineamento inteiramente ao acaso - podem ser balanceados ou não; 2- Optei por colocar todo o material (figuras e scripts) em anexos. Aberto a correções, críticas, sugestões e melhoramentos. Ab, ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\ Jose Claudio Faria Estatistica UESC/DCET/Brasil joseclaudio.faria at gmail.com Telefones: 55(73)3680.5545 - UESC 55(73)99966.9100 - VIVO 55(73)99100.7351 - TIM 55(73)98817.6159 - OI 55(73)98129.9942 - CLARO ///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\///\\\

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Re: [R-br] Loop script
by sznelwar＠uol.com.br 07 Dez '16

07 Dez '16

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Loop script
by Fernando Rodrigo Bortolozo 07 Dez '16

07 Dez '16

Eu estou fazendo anova e com posterior teste de médias de um experimento com muitas variáveis. Então eu tenho que repetir o script muitas vezes o mesmo script para cada variável. Os colegas sabem me dizer se existe alguma maneira de fazer um Loop para um script, ou mesmo criar um elemento com todas variáveis para analisar de uma só vez? Aqui vai uma pequena parte das variáveis que vou analisar, tenho 7 tratamentos, 4 repetições. [image: pasted1] Aqui esta o script (Agricolae Package) dados <- read.csv("~/Documents/R/Data306090DAPv2.csv", header = TRUE) head(dados) model<-aov(Cas30 ~Trat, data=dados) out <- HSD.test(model,"Trat", group=TRUE,console=TRUE, main="Calcio") par(mfrow=c(1,2)) out$means par (mar = c (3,3,2,0),cex=0.9) bar.group(out$groups,ylim=c(0, 360),density=50,border="blue", col="blue", las=1) bar.err(out$means,variation="SE",horiz=FALSE, ylim = c(0, 360), col=colors()[15],space=0.3,bar=TRUE, las=1) out<-HSD.test(model,"Trat", group=FALSE) means<-out$means df<-df.residual(model) MSerror<-deviance(model)/df with(dados,HSD.test(Cas30,Trat,df,MSerror, group=TRUE,console=TRUE, main="Cálcio")) Muito obrigado desde já.

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Ajuda para incluir valores
by Rafael Garcia Cunha 06 Dez '16

06 Dez '16

Boa tarde, eu tenho o seguinte problema. Eu preciso juntar dois conjuntos de dados que possuem 2 variáveis em comum, "uor" e "mes". Só que 1 variável não possui valores para determinado mês. E o que eu queria era que para os meses que não possuem informação, essa determinada variável, assumisse o valor 0 e fosse incluídos esses meses faltantes. Abaixo eu envio um código para exemplificar. A ideia é que seja incluída o valor 0 na variável x para os meses 4, 5 e 6 da uor "B". ## exemplo de codigo ## library(data.table) uor <- c(rep("A", 8), rep("B", 5), rep("C", 8), rep("D", 8)) uor2 <- c(rep("A", 8), rep("B", 8), rep("C", 8), rep("D", 8)) mes1 <- c(1:8, 1,2,3,7,8, 1:8, 1:8) mes2 <- rep(1:8, 4) DT <- data.table(uor, mes1, x = rnorm(length(uor))) DT2 <- data.table(uor2, mes2, x1 = rnorm(length(uor2)), x2 = rpois(length(uor2), 4)) ## Atenciosamente, -- Rafael Garcia Cunha YNWA

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Datasets
by Regis Godoy Barros 05 Dez '16

05 Dez '16

Boa noite Pessoal Gostaria de saber onde posso obter dados sobre o mercado financeiro tanto interno como externo e o movimento da bolsa de valores. Grato Regis

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Erro ao criar manual em pdf do pacote - Only *source* packages can be checked
by Elias Carvalho 04 Dez '16

04 Dez '16

*Bom dia pessoal* *Estou criando um pacote R, quando executo o comando "R CMD check diretorio_do_meu_pacote" de dentro do diretório "/home/ecacarva/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.3/" onde tem a pasta do pacote instalado para gerar o manual em pdf, ocorre o erro: Only *source* packages can be checked.* *Alguém poderia me ajudar ?* * using log directory ‘/home/ecacarva/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.3/bnpa.Rcheck’ * using R version 3.3.2 (2016-10-31) * using platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit) * using session charset: UTF-8 * checking for file ‘bnpa/DESCRIPTION’ ... OK * checking extension type ... Package * this is package ‘bnpa’ version ‘0.1.0’ * package encoding: UTF-8 * checking package namespace information ... OK * checking package dependencies ... OK * checking if this is a source package ... ERROR *Only *source* packages can be checked.* * DONE Status: 1 ERROR *Meu file description tem o seguinte conteúdo:* Package: bnpa Type: Package Title: Bayesian Networks & Path Analysis Version: 0.1.0 Date: 2016-11-30 Depends: R (>= 3.2.3) Suggests: bnlearn, gdata, graph, lavaan, parallel, plyr, Rgraphviz, stats, semPlot, qgraph Author: Elias C A Carvalho, Joao R N Vissoci, Luciano Andrade, Emerson P Cabrera, Julio C Nievola Maintainer: Elias C A Carvalho <ecacarva(a)gmail.com> Description: Functions to help a novice research to build Path Analysis model. URL: License: GPL-3 Encoding: UTF-8 LazyData: TRUE RoxygenNote: 5.0.1 -- *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"*

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Como incluir um cabeçalho em um data.frame sem cabeçalho?
by Lari Loriato 04 Dez '16

04 Dez '16

Olá pessoal! Tudo bem? É a primeira vez que uso esse canal, então se eu não for clara, me avisem que elaboro novamente a pergunta. Tenho um data.frame que está sem cabeçalho, no entanto, tenho o cabeçalho num arquivo separado (também em data.frame). Como faço pra juntar esses arquivos, de uma maneira que "header_arquivo" se torne o cabeçalho do "dados_brutos"? Esses são meus arquivos em data.frame: > dados_brutos <- read.csv('20161202.CSV', header=FALSE, sep="\t") > header_arquivo <- read.csv("csv_header_from2013.txt", header=FALSE, sep="\t") Agradeço desde já, Larissa Loriato.

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no visible global function definition for ‘biocLite’
by Elias Carvalho 01 Dez '16

01 Dez '16

Pessoal, Estou construindo um pacote onde uso o pacote Rgraphviz do site " http://bioconductor.org/biocLite.R", porém quando vou checar o pacote gera o seguinte alerta: check.package: no visible global function definition for ‘biocLite’Undefined global functions or variables: biocLite Esta minha função "check:package" (abaixo) verifica se os pacotes necessários estão instalados e se não estiverem então instala. Alguem sabe como posso resolver ? check.package <- function(package.name) { if (!is.element(package.name, utils::installed.packages())) { print(c("========== Instalando: ", package.name, "=========="), sep="") if (package.name == "Rgraphviz") { source("http://bioconductor.org/biocLite.R") biocLite("Rgraphviz", suppressUpdates=TRUE) } # else if (package.name == 'Rgraphviz') else if (package.name == 'graph') { source("http://bioconductor.org/biocLite.R") biocLite("graph", suppressUpdates=TRUE) } # else if (package.name == 'graph') else { utils::install.packages(package.name, verbose = FALSE, dependencies = TRUE) if (!is.element(package.name, utils::installed.packages())) stop("Package not found") } # else } # if (!is.element(package.name, installed.packages())) } # check.package <- function(package.name) -- *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"*

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Cálculo do coeficiente de assimetria (skewness coefficient) - ecologia de populações
by Juliana Loureiro 01 Dez '16

01 Dez '16

Olá pessoal! Estou com uma dúvida relacionada ao cálculo do coeficiente de assimetria, que ajuda a prever a direção de mudança de uma população (crescimento ou declínio). No caso, eu trabalho com a população de uma espécie de palmeira e dividi os indivíduos em classes de altura. Gostaria de saber como faço pra calcular esse coeficiente utilizando o R. Agradeço muito, Juliana Loureiro

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Dúvida sobre o gls
by Luiz Leal 01 Dez '16

01 Dez '16

Boa dia a todos, tenho algumas dúvidas sobre os mínimos quadrados generalizados (gls) no que se refere aos pressupostos de normalidade. Quando utilizo gls(y ~ x, ...) pressupõe-se que y tem distribuição normal? E os resíduos também? Ou deve me preocupar apenas em analisar o gráficos dos resíduos (bem distribuídos em torno de zero e sem padrão)?. A grande totalidade dos dados que trabalho quase nunca y segue uma distribuição normal. A outra dúvida se refere ao cálculo no R. Conforme script abaixo consegui reproduzir a fórmula de calculo da função gls() nos casos em que weights = varFixed() e weights = varFunc(), mas não entendi a fórmula de cálculo nos casos em que weights = varExp() e weights = varPower(). Li a documentação do R, mas não consegui reproduzir. Alguém sabe?Desde já agradeço.Luiz # Dados x=c(1,2,3,3,4,5,6,7,8,9) y=c(7,5,7,8,8,5,7,9,9,9) # Carregar pacote library(nlme) # Matrix X X=model.matrix(~x) # varFixed / varFunc r=fitted(lm(y~x)) omegafit=matrix(0,length(r),length(r)) ; diag(omegafit)=r solve( t(X) %*% solve(omegafit) %*% X ) %*% t(X) %*% solve(omegafit) %*% y gls(y ~ x, weights = varFixed(~r), method = "ML")$coefficients gls(y ~ x, weights = varFunc(~r) , method = "ML")$coefficients # Dúvida # varExp() r=exp( 2*fitted(lm(y~x)) ) omegafit=matrix(0,length(r),length(r)) ; diag(omegafit)=r solve( t(X) %*% solve(omegafit) %*% X ) %*% t(X) %*% solve(omegafit) %*% y gls(y ~ x, weights = varExp(), method = "ML")$coefficients # varPower r=abs(fitted(lm(y~x)))^2 omegafit=matrix(0,length(r),length(r)) ; diag(omegafit)=r solve( t(X) %*% solve(omegafit) %*% X ) %*% t(X) %*% solve(omegafit) %*% y gls(y ~ x, weights = varPower(), method = "ML")$coefficients

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