Caentes? Prezado Eder, Se for regressão linear simples como você descreveu, o delineamento mais informativo (como o Walmes chamou a atenção) é o com níveis extremos. Um nível intermediário é recomendável para testar a falta de ajuste do modelo de regressão. No caso, suspeito que seu problema pode ser mais sutil do que isto. Qual o interesse em tomar medidas em tempos diferentes? é por causa do custo de armazenamento de dados? ou por causa dos reagentes? Qual é o recurso mais escasso? []s Júlio 2011/9/15 <r-br-request@listas.c3sl.ufpr.br>
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1. União de poligonos (Jose Vilton Costa) 2. Seleção Níveis Regressão linear (Eder David Borges da Silva) 3. RES: Seleção Níveis Regressão linear (Alan Rodrigo Panosso) 4. Re: RES: Seleção Níveis Regressão linear (Walmes Zeviani)
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Message: 1 Date: Wed, 14 Sep 2011 12:17:40 -0300 From: Jose Vilton Costa <josevilton@hotmail.com> To: <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> Subject: [R-br] União de poligonos Message-ID: <SNT113-W5836662C704F025AAC51DFDA040@phx.gbl> Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"
Professor Paulo,Eu já estava tentando usar a função unionSpatialPolygons() , mas não estava conseguindo informar os IDs. Agora usando a biblioteca aRT foi possível fazer isto. Mauro, tente fazer um unpdate no pacote Maptools para ver se não funciona a função readShapePolys(). Obrigado,José Vilton. Estava vendo vossa discussão, tentei rodar o script e não encontra esta função readShapePolys(), e já tenho estas bibliotécas instaladas!
require(maptools) readShapePolys() Erro: não foi possível encontrar a função "readShapePolys"
Uma possibilidade é o uso das funcionalidades do pacote maptools que voce já está usando
As funcoes relevantes seriam
require(maptools) readShapePolys() gpclibPermit() # pode ser evitado se voce tiver a biblioteca rgeos instalada unionSpatialPolygons()
O aRT (www.leg.ufpr.br/aRT) tb tem funcoes para isto
A ideia básica é que na funcao de uniao voce passa os ID's que quer unir, ele vai gerar um novo cunjunto de IDs no objeto resultante
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Message: 2 Date: Wed, 14 Sep 2011 22:43:51 -0300 From: Eder David Borges da Silva <eder@leg.ufpr.br> To: R-br@listas.c3sl.ufpr.br Subject: [R-br] Seleção Níveis Regressão linear Message-ID: <CALKkXXorwhyjN_-wu-Fe_QdHUwK6EfXNKoe6zHfwvLNTREorXg@mail.gmail.com
Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"
Boa noite pessoal, Gostaria de discutir com vocês um experimento. Estamos planejando um experimento de medição de gases do solo via câmaras, em síntese colocar uma câmara sob o solo e a cada intervalo de tempo medi-se a concentração de gases (CO2, N2O, CH4) retirando uma amostra e fazendo cromatografia dela. nosso experimento visa otimizar os tempos para coleta destas amostra hoje se faz 0, 15, 30, 45 min. Vamos fazer um experimento com 13 tempos de 0 a 120 min. Nosso interesse neste experimento é determinar a inclinação da reta que da a taxa de emissão (ppm / min) Minha sugestão de analise: 1) Ajustar um modelo com os 13 tempos. sendo esta estimativa de inclinação a mais próxima da realidade. (M0) 2) ajustar modelos com tempos distintos por exemplo 0, 5, 10 , 20 (Mi) e comparar esta estimativas com o (M0) repetir o passo 2 varias vezes 3) computar os modelos que são "iguais" a M0, de todos os "iguais" o melhor é aquele que demore menos tempo. Em resumo se avaliar nos tempos 0,5,10,20 e igual a avaliar em 13 tempos de 0 a 120??? OBS: o tempo 0 sempre terá de ser medido Um Codigo possivel seria isso: require(MCMCpack) require(plyr) require(latticeExtra)
dados <-
expand.grid(local=c('Agri','Pastagem'),epoca=factor(c(-1,1,5,10,20)),camara=c('C1','C2','C3'),tempo=c(seq(0,45,by=5),60,90,120),bloco=factor(1:4)) dim(dados) dados$resp <- rnorm(nrow(dados),10,10) head(dados)
m0 <- MCMCregress(resp~tempo,data=dados) summary(m0) plot(m0) ###Distribuiçao pretendida
#### Simulação simu <- list(A=c(0,5,10,60), B=c(0,5,15,45), C=c(0,10,20,45), D=c(0,10,45,60))### colocar mais
resS <- data.frame(V1='m0',V2=m0[,2])
for(i in 1:length(simu)){ m0 <- MCMCregress(resp~tempo,data=subset(dados,dados$tempo %in% simu[[i]]),burnin=1000,mcmc=5000) m0 <- as.matrix(m0) resS <- rbind(resS,data.frame(V1=names(simu)[i],V2=m0[,2])) } class(resS)
### Aproximaçao para Slope marginal.plot(resS$V2, data=resS,groups = resS$V1,auto.key=TRUE)
### Diferenças mS <- aov(V2~V1,resS) summary(mS) par(mfrow=c(2,2)) plot(mS)
Creio que esta ANOVA no final não seja a coisa mais interessante de ser feita, diante disso gostaria de sugestões para o problema. Acho que problemas de heterogenidade de variancias vão surgir.... OBS1: As outras covariaveis dos dados estão sendo discutidas se serão feitas, por enquanto desconsiderar elas Atenciosamente -------------- Próxima Parte ---------- Um anexo em HTML foi limpo... URL: < http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20110914/6f27d5ef/attac...
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Message: 3 Date: Thu, 15 Sep 2011 07:27:37 -0500 From: "Alan Rodrigo Panosso" <arpanosso@yahoo.com.br> To: <r-br@listas.c3sl.ufpr.br> Subject: [R-br] RES: Seleção Níveis Regressão linear Message-ID: <000001cc73a2$dc435c40$94ca14c0$@yahoo.com.br> Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"
Eder, não sei se você já viu esse trabalho sobre emissão de metano.
COSTA, F. S. ; BAYER, Cimélio ; LIMA, Magda Aparecida de ; FRIGHETTO, Rosa T S ; MACEDO, Vera R M ; MARCOLIN, Elio . Variação diária da emissão de metano em solo cultivado com arroz irrigado no Sul do Brasil.. Ciência Rural, v. 38, p. 2049-2053, 2008.
Estamos utilizando o mesmo esquema para o CO2
Atenciosamente
De: r-br-bounces@listas.c3sl.ufpr.br [mailto:r-br-bounces@listas.c3sl.ufpr.br] Em nome de Eder David Borges da Silva Enviada em: quarta-feira, 14 de setembro de 2011 20:44 Para: R-br@listas.c3sl.ufpr.br Assunto: [R-br] Seleção Níveis Regressão linear
Boa noite pessoal,
Gostaria de discutir com vocês um experimento.
Estamos planejando um experimento de medição de gases do solo via câmaras, em síntese colocar uma câmara sob o solo e a cada intervalo de tempo medi-se a concentração de gases (CO2, N2O, CH4) retirando uma amostra e fazendo cromatografia dela.
nosso experimento visa otimizar os tempos para coleta destas amostra hoje se faz 0, 15, 30, 45 min.
Vamos fazer um experimento com 13 tempos de 0 a 120 min.
Nosso interesse neste experimento é determinar a inclinação da reta que da a taxa de emissão (ppm / min)
Minha sugestão de analise:
1) Ajustar um modelo com os 13 tempos. sendo esta estimativa de inclinação a mais próxima da realidade. (M0)
2) ajustar modelos com tempos distintos por exemplo 0, 5, 10 , 20 (Mi) e comparar esta estimativas com o (M0)
repetir o passo 2 varias vezes
3) computar os modelos que são "iguais" a M0, de todos os "iguais" o melhor é aquele que demore menos tempo.
Em resumo se avaliar nos tempos 0,5,10,20 e igual a avaliar em 13 tempos de 0 a 120???
OBS: o tempo 0 sempre terá de ser medido
Um Codigo possivel seria isso:
require(MCMCpack)
require(plyr)
require(latticeExtra)
dados <-
expand.grid(local=c('Agri','Pastagem'),epoca=factor(c(-1,1,5,10,20)),camara= c('C1','C2','C3'),tempo=c(seq(0,45,by=5),60,90,120),bloco=factor(1:4))
dim(dados)
dados$resp <- rnorm(nrow(dados),10,10)
head(dados)
m0 <- MCMCregress(resp~tempo,data=dados)
summary(m0)
plot(m0)
###Distribuiçao pretendida
#### Simulação
simu <- list(A=c(0,5,10,60),
B=c(0,5,15,45),
C=c(0,10,20,45),
D=c(0,10,45,60))### colocar mais
resS <- data.frame(V1='m0',V2=m0[,2])
for(i in 1:length(simu)){
m0 <- MCMCregress(resp~tempo,data=subset(dados,dados$tempo %in% simu[[i]]),burnin=1000,mcmc=5000)
m0 <- as.matrix(m0)
resS <- rbind(resS,data.frame(V1=names(simu)[i],V2=m0[,2]))
}
class(resS)
### Aproximaçao para Slope
marginal.plot(resS$V2, data=resS,groups = resS$V1,auto.key=TRUE)
### Diferenças
mS <- aov(V2~V1,resS)
summary(mS)
par(mfrow=c(2,2))
plot(mS)
Creio que esta ANOVA no final não seja a coisa mais interessante de ser feita, diante disso gostaria de sugestões para o problema.
Acho que problemas de heterogenidade de variancias vão surgir....
OBS1: As outras covariaveis dos dados estão sendo discutidas se serão feitas, por enquanto desconsiderar elas
Atenciosamente
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Message: 4 Date: Thu, 15 Sep 2011 11:32:19 -0300 From: Walmes Zeviani <walmeszeviani@gmail.com> To: r-br@listas.c3sl.ufpr.br Subject: Re: [R-br] RES: Seleção Níveis Regressão linear Message-ID: <CAFU=EkY37yZx2ARCrwuj83Lbf_0HZbRCVK0gZ4PBr4WCwNAKYg@mail.gmail.com
Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"
Éder,
Isso me parece uma questão de delineamento ótimo, que no caso linear apresenta solução simples. Como você já sabe qual o modelo que representa os dados, é só otimizar a escolha dos tempos para obter um estimador com menor erro-padrão. Seria o caso então de estudar os critérios de otimabilidade que existem para modelos lineares.
À disposição. Walmes.
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Fim da Digest R-br, volume 7, assunto 16 ****************************************
-- Júlio Sílvio de Sousa Bueno Filho Departamento de Ciências Exatas Universidade Federal de Lavras Caixa Postal 3037 Lavras, MG - Brasil - 37200 000 tel: (+55) 35 3829 1369 fax: (+55) 35 3829 1371 "Natureza da gente não cabe em nenhuma certeza." João G. Rosa - Riobaldo (Grande Sertão: Veredas) "Homo sum; humani nihil a me alienum puto." Terêncio - Chremes (Heautontimoroumenos)