Amigos,
gostaria de agradecer muito a ajuda de vocês (Walmes, Eder e Luiz Roberto). Compreendi que vocês construíram as variáveis normais multivariadas com a estrutura de correlação e variâncias com as características biológicas que eu precisava, usando o R.
Muito obrigada mesmo pela contribuição!
Adriele.
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Tópicos de Hoje:
1. Re: geração de variáveis aleatórias normais com estrutura
de correlação (Éder Comunello)
2. Re: servidor cloud para rodar o R + shiny (Marcio B)
3. Re: servidor cloud para rodar o R + shiny (Fernando Gama)
4. Re: geração de variáveis aleatórias normais com estrutura
de correlação (Luiz Roberto Martins Pinto)
------------------------------------------------------------ ----------
Message: 1
Date: Tue, 18 Oct 2016 14:52:22 -0300
From: Éder Comunello <comunello.eder@gmail.com>
To: Adriele Giaretta Biase <adrielegbiase@gmail.com>, a lista
Brasileira oficial de discussão do programa R.
<r-br@listas.c3sl.ufpr.br>
Subject: Re: [R-br] geração de variáveis aleatórias normais com
estrutura de correlação
Message-ID:
<CABmC8gn0eGcp2ROBMvO+H184T2n1aLNgLsAN92PhXj39RRt+ >UA@mail.gmail.com
Content-Type: text/plain; charset="utf-8"
Adriele, boa tarde!
Tentei adaptar seu código R com base no que entendi do script em SAS. Veja
se pode ser útil...
### <code r>
library(MASS)
{
set.seed(1357)
n <- 1000 # tamanho da amostra gerada (N)
p <- 2 # numero de variáveis a serem geradas (K)
ME <- rep(1, p)
rho <- -0.2 # correlacao negativa - 0.2
sigma2 <- 1
sigma <- sigma2 * ((1-rho)*diag(p)+rho*matrix(1, p, p))
SI <- mvrnorm(n, ME, sigma)
}
apply(SI, 2, mean) # ~ 1
# [1] 1.037774 1.017846
cor(SI) # ~ sigma
# [,1] [,2]
# [1,] 1.0000000 -0.1973338
# [2,] -0.1973338 1.0000000
mu <- c(0.0067, 0.1374)
mean(0.0017*SI[,1]) # ~ 0.0017
mean(0.0024*SI[,2]) # ~ 0.0024
RES <- data.frame(X1=0.0067+0.0017*SI[,1], X2=0.1374+0.0024*SI[,2])
round(cbind(RES=colMeans(RES), INI=mu),4)
# RES INI
# X1 0.0085 0.0067
# X2 0.1398 0.1374
cor(RES)
# X1 X2
# X1 1.0000000 -0.1973338
# X2 -0.1973338 1.0000000
### </code>
================================================
Éder Comunello
Researcher at Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa)
DSc in Agricultural Systems Engineering (USP/Esalq)
MSc in Environ. Sciences (UEM), Agronomist (UEM)
---
Embrapa Agropecuária Oeste, Dourados, MS, Brazil |<O>|
================================================
GEO, -22.2752, -54.8182, 408m
UTC-04:00 / DST: UTC-03:00
Em 17 de outubro de 2016 16:05, Adriele Giaretta Biase via R-br <
r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
> Olá pessoal,
>
>
> tenho uma dúvida com relação à geração de variáveis aleatórias normais
> multivariadas no R.
>
> Eu gostaria de gerar duas variáveis aleatórias (x1, x2) usando
> distribuição normal multivariada com estrutura de correlação entre elas. A
> Estrutura da matriz de correlação foi estimada antes com base num banco de
> dados reais (com correlação fraca de - 0.2). Porém, essas variáveis não
> podem ser negativas, Ex. x1 tem média e variância, respectivamente, iguais
> a 0.0067 e 0.0017; x2 tem média e variância, respectivamente, iguais a
> 0.1374 e 0.0024. Eu gero as variáveis da seguinte forma:
>
>
>
> *Programa usado no R:*
>
> # Simulando os parâmetros com estrutura de correlação entre eles
>
> n <- 1000 # tamanho da amostra gerada
>
> p <- 2 # numero de variáveis a serem geradas
>
>
>
> library(MASS)
>
> # construíndo a matriz de correlação para usar nas simulações, baseadas na
> característica da amostra coletada
>
> mu<-rep(0, times = p)
>
> rho <- - 0.2 # correlacao negativa - 0.2
>
> sigma2 <- 1
>
> Sigma <- sigma2 * ((1-rho)*diag(p)+rho*matrix(1, p, p))
>
> X1 <- 0.0096 # Media da variavel x1
>
> X2 <- 0.1203 # Media da variavel x2
>
> media <- c(X1,X2)
>
> y <- mvrnorm(n, media, Sigma)
>
> cor(y)
>
> apply(y, 2, mean)
>
> y
>
>
> [1,] 0.309910452 1.0642521083
>
> [2,] -0.251583312 1.8909032058
>
> [3,] 1.330362012 -1.1239501814
>
> [4,] -0.793399464 -1.5433056284
>
> [5,] 2.165144843 -0.2645184534
>
> [6,] 0.532777085 1.0910864562
>
> [7,] -1.612135390 2.0489354648
>
> [8,] -0.430529913 1.0312062602
>
> ...
>
>
>
> Quando gero as simulações para x1 e x2 usando a função *mvrnorm*, o
> resultado me retorna alguns valores negativos para as variáveis, isso não
> poderia ocorrer. Teria alguma outra função em que eu possa fornecer a
> variância de cada uma dessas variáveis, além da estrutura de correlação?
> Como poderia contornar essa situação, usando o R?
>
>
>
> *Obs:* No SAS, a seguinte programação funciona perfeitamente:
>
>
> *proc* *iml*;
>
> wrksize=*100000*;
>
> K=*2*;
>
> N=*1000*; /* tamanho da amostra */
>
> M={*0* *0*};
>
> S={ *1* -*0.5283*,
>
> -*0.5283* *1* };
>
> X=shape(*0*,K,N);
>
> ME=*0*; SI=*1*;
>
> DO I=*1* TO K;
>
> DO J=*1* TO N;
>
> if I>*1*
>
> then
>
> do;
>
> ME=M[I]+(S[*1*:I-*1*,I])`*(inv(S[*1*:I-*1*,*1*:I-*1*])*( X[*1*:I-
> *1*,J]-M[*1*:I-*1*]));
>
> SI=S[I,I]-(S[*1*:I-*1*,I])`*(inv(S[*1*:I-*1*,*1*:I-*1*])*( S[*1*
> :I-*1*,I]));
>
> end;
>
> X[I,J]=ME+NORMAL(*0*)*SQRT(SI);
>
>
>
> END;
>
>
>
> END;
>
> Z=t(X);
>
>
>
> varnames='X1':'X2';
>
> create NOVO from Z[colname=varnames];
>
> append from Z;
>
> *quit*;
>
>
>
> *data* MEXT; set NOVO;
>
> options ps=*66* ls=*75*;
>
> X1=*0.0067*+*0.0017**X1; /* normal */
>
> X2=*0.1374*+*0.0024**X2; /* normal */
>
>
>
> *proc* *corr* data=MEXT;
>
> var X1 X2;
>
> *run*;
>
> --
> Adriele Giaretta Biase.
> Mestre em Estatística e Experimentação Agropecuária - UFLA.
> Doutora em Estatística e Experimentação Agronômica - ESALQ/ USP
> Contato: (19) 98861-0619.
>
> _______________________________________________
> R-br mailing list
> 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.
>
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------------------------------
Message: 2
Date: Tue, 18 Oct 2016 16:23:33 -0200
From: Marcio B <marciobar@gmail.com>
To: Raphael Saldanha <rfsaldanha@gmail.com>
Cc: a lista Brasileira oficial de discussão do programa R.
<r-br@listas.c3sl.ufpr.br>
Subject: Re: [R-br] servidor cloud para rodar o R + shiny
Message-ID:
<CAHL8Jho88ReiZabFeB3PuMwftD-9e8ts1_UWJ3p68s2NLPrXpQ@mail. >gmail.com
Content-Type: text/plain; charset="utf-8"
Raphael, obrigado
Observei a Digital Ocean, mas ela não fornece todas as vantagens que
buscamos. Somos uma empresa de desenvolvimento de software.
No momento montei um servidor R na Amazon e vamos testar outros ambientes,
como a IBM.
Mesmo assim agradeço.
Abs.,
Em 29 de setembro de 2016 14:18, Raphael Saldanha <rfsaldanha@gmail.com>
escreveu:
> Olá Márcio,
>
> Tenho uma experiência muito boa com a Digital Ocean: https://www.
> digitalocean.com/
>
> 2016-09-29 12:53 GMT-03:00 Marcio B via R-br <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>:
>
>> Olá pessoal boa tarde.
>>
>> Estou pesquisando um serviço de cloud para utilizar o R + Shiny.
>>
>> Minha duvida esta no custo e por isso gostaria de saber se alguém pode me
>> ajudar para entender melhor:
>>
>> Quem é a empresa (cloud) que esta usando? AWS, Azure, Google ou IBM
>> Qual o tipo de serviço para configurar o R + Shiny? Nestes servidores
>> oferecem vários tipos, o que mais encontro na web é o EC2 - AWS, como
>> vários tutoriais de instalação e configuração
>> Se puder nos informar o uso e o custo deste serviço? Principalmente no
>> uso de Memoria e Storage de dados, algum parâmetro para temos uma noção.
>>
>> Somos uma startup e queremos oferecer nos serviços utilizando o R +
>> Shiny. Porem gostaríamos de um parâmetro para tomar a decisão de configurar
>> este serviço e começar a utilizar.
>>
>> Espero que fui claro e toda a ajuda será bem vinda.
>>
>> Obrigado desde já.
>>
>> Marcio.
>> --
>> Marcio B.
>>
>> Cel.: 19 99648.3949 tim 99798.0104 vivo
>> skype: maborbaa
>> http://www.linkedin.com/in/marciobar
>> https://www.facebook.com/marciobar
>>
>> Empresa
>> http://www.techagr.com/
>>
>> ==== PAZ E BEM ====
>>
>> _______________________________________________
>> R-br mailing list
>> 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.
>>
>
>
--
Marcio B.
Cel.: 19 99648.3949 tim 99798.0104 vivo
skype: maborbaa
http://www.linkedin.com/in/marciobar
https://www.facebook.com/marciobar
Empresa
http://www.techagr.com/
==== PAZ E BEM ====
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------------------------------
Message: 3
Date: Tue, 18 Oct 2016 15:49:22 -0300
From: Fernando Gama <f.fabiogama88@gmail.com>
To: Marcio B <marciobar@gmail.com>, a lista Brasileira oficial de
discussão do programa R. <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>
Subject: Re: [R-br] servidor cloud para rodar o R + shiny
Message-ID:
<CAOwqRysOgYTBitciwDr3VhEpmALmN BEwV8c8jr=LDrqEYskrNw@mail. gmail.com >
Content-Type: text/plain; charset="utf-8"
Marcio por questão de curiosidade,
tive um problema na empresa que trabalhava quanto a uso do shiny haja vista
que os servidores disponíveis não forneciam (na sua versão gratuita) a
disponibilização de um serviço multithread para que os usuários das
aplicações pudessem acessar de forma simultânea os serviços disponíveis...
Como pretendes lidar com essa limitação já que o valor para habilitar esse
serviço é extremamente elevado?
Em 18 de outubro de 2016 15:23, Marcio B via R-br <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>
escreveu:
> Raphael, obrigado
>
> Observei a Digital Ocean, mas ela não fornece todas as vantagens que
> buscamos. Somos uma empresa de desenvolvimento de software.
>
> No momento montei um servidor R na Amazon e vamos testar outros ambientes,
> como a IBM.
>
> Mesmo assim agradeço.
>
> Abs.,
>
> Em 29 de setembro de 2016 14:18, Raphael Saldanha <rfsaldanha@gmail.com>
> escreveu:
>
>> Olá Márcio,
>>
>> Tenho uma experiência muito boa com a Digital Ocean:
>> https://www.digitalocean.com/
>>
>> 2016-09-29 12:53 GMT-03:00 Marcio B via R-br <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>:
>>
>>> Olá pessoal boa tarde.
>>>
>>> Estou pesquisando um serviço de cloud para utilizar o R + Shiny.
>>>
>>> Minha duvida esta no custo e por isso gostaria de saber se alguém pode
>>> me ajudar para entender melhor:
>>>
>>> Quem é a empresa (cloud) que esta usando? AWS, Azure, Google ou IBM
>>> Qual o tipo de serviço para configurar o R + Shiny? Nestes servidores
>>> oferecem vários tipos, o que mais encontro na web é o EC2 - AWS, como
>>> vários tutoriais de instalação e configuração
>>> Se puder nos informar o uso e o custo deste serviço? Principalmente no
>>> uso de Memoria e Storage de dados, algum parâmetro para temos uma noção.
>>>
>>> Somos uma startup e queremos oferecer nos serviços utilizando o R +
>>> Shiny. Porem gostaríamos de um parâmetro para tomar a decisão de configurar
>>> este serviço e começar a utilizar.
>>>
>>> Espero que fui claro e toda a ajuda será bem vinda.
>>>
>>> Obrigado desde já.
>>>
>>> Marcio.
>>> --
>>> Marcio B.
>>>
>>> Cel.: 19 99648.3949 tim 99798.0104 vivo
>>> skype: maborbaa
>>> http://www.linkedin.com/in/marciobar
>>> https://www.facebook.com/marciobar
>>>
>>> Empresa
>>> http://www.techagr.com/
>>>
>>> ==== PAZ E BEM ====
>>>
>>> _______________________________________________
>>> R-br mailing list
>>> 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.
>>>
>>
>>
>
>
> --
> Marcio B.
>
> Cel.: 19 99648.3949 tim 99798.0104 vivo
> skype: maborbaa
> http://www.linkedin.com/in/marciobar
> https://www.facebook.com/marciobar
>
> Empresa
> http://www.techagr.com/
>
> ==== PAZ E BEM ====
>
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> 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.
>
--
Att,
| Fernando Gama da Mata |
| Database Specialist | Master's Degree UFPA |
| Contacts: +55 91 99150 0365 | f.fabiogama88@gmail.com | Social Networks: [
<https://www.facebook.com/fernando.gama.13 >][
<https://plus.google.com/+FernandoGama13 >][
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------------------------------
Message: 4
Date: Tue, 18 Oct 2016 16:09:12 -0300
From: Luiz Roberto Martins Pinto <luizroberto.uesc@gmail.com>
To: comunello.eder@gmail.com, a lista Brasileira oficial de
discussão do programa R. <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>
Subject: Re: [R-br] geração de variáveis aleatórias normais com
estrutura de correlação
Message-ID:
<CAK4=-FBYwLbRMFfh3KYBOAJ+ktXi0MQm+xWDRKVL6SkXjE-4Ow@ >mail.gmail.com
Content-Type: text/plain; charset="utf-8"
Se você desejar entender o significado de correlação experimente:
n=10000000
cor_x1x2=-0.2
medx1=0.0067
varx1=0.0017
sdx1=varx1^0.5
medx2=0.1374
varx2=0.0024
sdx2=varx2^0.5
cov_x1x2=-cor_x1x2*(sdx1*sdx2)
sda=(varx1-cov_x1x2)^0.5
sdb=(varx2-cov_x1x2)^0.5
a=rnorm(n,medx1,sda);var(a)
b=rnorm(n,medx2,sdb);var(b)
c=rnorm(n,0,cov_x1x2^0.5);var(c)
x1=a+c
x2=b-c
var(x1)
var(x2)
cor(x1,x2)
Abraços,
Luiz Roberto.
Luiz Roberto Martins Pinto
Prof. Pleno/DCET/UESC
Laboratório de Estatística Computacional
Universidade Estadual de Santa Cruz
Ilhéus-Bahia-Brasil
luizroberto.uesc@gmail.com
skype: lrmpinto
http://lattes.cnpq.br/2732314327604831
"*The s**cience exists because there are patterns. The patterns exist
because God created them*.
* The statistic exists to research the patterns that God created.*"
Em 18 de outubro de 2016 14:52, Éder Comunello via R-br <
r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
> Adriele, boa tarde!
>
> Tentei adaptar seu código R com base no que entendi do script em SAS. Veja
> se pode ser útil...
>
> ### <code r>
> library(MASS)
> {
> set.seed(1357)
> n <- 1000 # tamanho da amostra gerada (N)
> p <- 2 # numero de variáveis a serem geradas (K)
> ME <- rep(1, p)
> rho <- -0.2 # correlacao negativa - 0.2
> sigma2 <- 1
> sigma <- sigma2 * ((1-rho)*diag(p)+rho*matrix(1, p, p))
> SI <- mvrnorm(n, ME, sigma)
> }
> apply(SI, 2, mean) # ~ 1
> # [1] 1.037774 1.017846
>
> cor(SI) # ~ sigma
> # [,1] [,2]
> # [1,] 1.0000000 -0.1973338
> # [2,] -0.1973338 1.0000000
>
> mu <- c(0.0067, 0.1374)
> mean(0.0017*SI[,1]) # ~ 0.0017
> mean(0.0024*SI[,2]) # ~ 0.0024
>
> RES <- data.frame(X1=0.0067+0.0017*SI[,1], X2=0.1374+0.0024*SI[,2])
>
> round(cbind(RES=colMeans(RES), INI=mu),4)
> # RES INI
> # X1 0.0085 0.0067
> # X2 0.1398 0.1374
>
> cor(RES)
> # X1 X2
> # X1 1.0000000 -0.1973338
> # X2 -0.1973338 1.0000000
> ### </code>
>
>
> ================================================
> Éder Comunello
> Researcher at Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa)
> DSc in Agricultural Systems Engineering (USP/Esalq)
> MSc in Environ. Sciences (UEM), Agronomist (UEM)
> ---
> Embrapa Agropecuária Oeste, Dourados, MS, Brazil |<O>|
> ================================================
> GEO, -22.2752, -54.8182, 408m
> UTC-04:00 / DST: UTC-03:00
>
>
>
>
> Em 17 de outubro de 2016 16:05, Adriele Giaretta Biase via R-br <
> r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
>
>> Olá pessoal,
>>
>>
>> tenho uma dúvida com relação à geração de variáveis aleatórias normais
>> multivariadas no R.
>>
>> Eu gostaria de gerar duas variáveis aleatórias (x1, x2) usando
>> distribuição normal multivariada com estrutura de correlação entre elas. A
>> Estrutura da matriz de correlação foi estimada antes com base num banco de
>> dados reais (com correlação fraca de - 0.2). Porém, essas variáveis não
>> podem ser negativas, Ex. x1 tem média e variância, respectivamente, iguais
>> a 0.0067 e 0.0017; x2 tem média e variância, respectivamente, iguais a
>> 0.1374 e 0.0024. Eu gero as variáveis da seguinte forma:
>>
>>
>>
>> *Programa usado no R:*
>>
>> # Simulando os parâmetros com estrutura de correlação entre eles
>>
>> n <- 1000 # tamanho da amostra gerada
>>
>> p <- 2 # numero de variáveis a serem geradas
>>
>>
>>
>> library(MASS)
>>
>> # construíndo a matriz de correlação para usar nas simulações, baseadas
>> na característica da amostra coletada
>>
>> mu<-rep(0, times = p)
>>
>> rho <- - 0.2 # correlacao negativa - 0.2
>>
>> sigma2 <- 1
>>
>> Sigma <- sigma2 * ((1-rho)*diag(p)+rho*matrix(1, p, p))
>>
>> X1 <- 0.0096 # Media da variavel x1
>>
>> X2 <- 0.1203 # Media da variavel x2
>>
>> media <- c(X1,X2)
>>
>> y <- mvrnorm(n, media, Sigma)
>>
>> cor(y)
>>
>> apply(y, 2, mean)
>>
>> y
>>
>>
>> [1,] 0.309910452 1.0642521083
>>
>> [2,] -0.251583312 1.8909032058
>>
>> [3,] 1.330362012 -1.1239501814
>>
>> [4,] -0.793399464 -1.5433056284
>>
>> [5,] 2.165144843 -0.2645184534
>>
>> [6,] 0.532777085 1.0910864562
>>
>> [7,] -1.612135390 2.0489354648
>>
>> [8,] -0.430529913 1.0312062602
>>
>> ...
>>
>>
>>
>> Quando gero as simulações para x1 e x2 usando a função *mvrnorm*, o
>> resultado me retorna alguns valores negativos para as variáveis, isso não
>> poderia ocorrer. Teria alguma outra função em que eu possa fornecer a
>> variância de cada uma dessas variáveis, além da estrutura de correlação?
>> Como poderia contornar essa situação, usando o R?
>>
>>
>>
>> *Obs:* No SAS, a seguinte programação funciona perfeitamente:
>>
>>
>> *proc* *iml*;
>>
>> wrksize=*100000*;
>>
>> K=*2*;
>>
>> N=*1000*; /* tamanho da amostra */
>>
>> M={*0* *0*};
>>
>> S={ *1* -*0.5283*,
>>
>> -*0.5283* *1* };
>>
>> X=shape(*0*,K,N);
>>
>> ME=*0*; SI=*1*;
>>
>> DO I=*1* TO K;
>>
>> DO J=*1* TO N;
>>
>> if I>*1*
>>
>> then
>>
>> do;
>>
>> ME=M[I]+(S[*1*:I-*1*,I])`*(inv(S[*1*:I-*1*,*1*:I-*1*])*( X[*1*:I-
>> *1*,J]-M[*1*:I-*1*]));
>>
>> SI=S[I,I]-(S[*1*:I-*1*,I])`*(inv(S[*1*:I-*1*,*1*:I-*1*])*( S[*1*
>> :I-*1*,I]));
>>
>> end;
>>
>> X[I,J]=ME+NORMAL(*0*)*SQRT(SI);
>>
>>
>>
>> END;
>>
>>
>>
>> END;
>>
>> Z=t(X);
>>
>>
>>
>> varnames='X1':'X2';
>>
>> create NOVO from Z[colname=varnames];
>>
>> append from Z;
>>
>> *quit*;
>>
>>
>>
>> *data* MEXT; set NOVO;
>>
>> options ps=*66* ls=*75*;
>>
>> X1=*0.0067*+*0.0017**X1; /* normal */
>>
>> X2=*0.1374*+*0.0024**X2; /* normal */
>>
>>
>>
>> *proc* *corr* data=MEXT;
>>
>> var X1 X2;
>>
>> *run*;
>>
>> --
>> 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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Fim da Digest R-br, volume 70, assunto 18
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