Obrigado Walmes,
Deu certo, apenas achei estranho o teste apresentar
valores de p negativos, solução dada por Gabor Grothendieck e
Bill Venables abaixo:
require(Hmisc)
x<-rnorm(100)
y<-rnorm(100)
z<-rnorm(100)
dados<-cbind(x,y,z)
pn <- function(X){crossprod(!is.na(X))}
cor.prob <- function(X){
pair.SampSize <- pn(X)
above1 <- row(pair.SampSize) < col(pair.SampSize)
pair.df <- pair.SampSize[above1] - 2
R <- cor(X, use="pair")
above2 <- row(R) < col(R)
r2 <- R[above2]^2
Fstat <- (r2 * pair.df)/(1 - r2)
R[above2] <- 1 - pf(Fstat, 1, pair.df)
R
}
cor.prob(dados)
Em 12-12-2011 11:11, Walmes Zeviani escreveu:
Alexandre,
Use as funções para correlação disponíveis no pacote Hmisc
ou use a função cor.prob() disponível nessa mensagem (http://tolstoy.newcastle.edu.au/R/help/05/07/9122.html).
À disposição.
Walmes.
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Walmes
Marques Zeviani
LEG
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49.231759 W)
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de Estatística - Universidade Federal do Paraná
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Alexandre DOS SANTOS
Engenheiro Florestal, Msc.
Laboratório de Entomologia Florestal
Departamento de Entomologia
Universidade Federal de Lavras
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37200-000 - Lavras - Minas Gerais - Brasil
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