Caro André, obrigado pela função, funcionou perfeitamente. Explicar melhor a questão da média, espero que não fique cansativo. 1. Mudei o nome coleta para talhão, que é o real, assim adaptei o CRM para talhão. 2. Adicionei no final os comandos que fazem o que quero, mas como verá, seria muito trabalhoso. 3. Se não houver jeito, aceito outras sugestões. Objetivo: 1. Estudo de previsão de safra em café, contam-se frutos, altura e diâmetro do pé. 2. Estas medidas são inseridas em quatro funções resultando nos modelos 1 e 2, só postei duas para simplificar. 3. Serão avaliados em dois níveis, ponto (ponto composto de 5 plantas) e talhão. 4. Foram amostrados muitos pontos, (200 pontos) 5. Havendo boa correlação no nível ponto terei a questão: quantos pontos são necessários para que a previsão do talhão seja acurada? 6. Pesquisas citam dois pontos por hectare 7. Como super amostrei minha idéia e ir diminuindo o numero de pontos até que a correlação comece a ficar ruim, daí a idéia do sorteio dos pontos. Se houver ideia estatística melhor, aceito sugestões... # 1. Dados talhao=c(rep(1,25),rep(2,25)) ;talhao colheita=c(10.2,9.22,8.6,15.57,11.93,12.28,12.43,16.47,18.72,12.77,16.03,13.4,16.95, 15.4,18.64,14.38,15.02,16.98,14.38,16.35,18.28,16.06,17.92,12.85,13.83,4.48,3.35,7.24, 7.73,8.45,4.83,3.8,2.2,5.99,4.24,4.67,8.31,4.25,7.32,5.45,4.24,5.72,5.09,4.84,5.62,5.5, 4.54,4.72,7.69,3.45) modelo1=c(17.08,12.24,13.44,18.52,11.82,11.37,16.17,16.92,16.66,13.32,18.95,14.78, 15.54,16.12,25.62,18.2,15.86,20.5,20.47,20.45,17.15,22.15,20.29,13.82,12.86,3.13, 1.84,6.9,6.35,8.9,5.64,4.79,2,4.64,5.06,4.85,5.61,4.82,6.59,4.15,4.46,5.1,4.78, 4.05,5.02,5.65,3.04,3.61,9.48,4.13) modelo2=c(12.43,10.99,10.32,12.46,9.85,10.15,12.68,12.46,12.16,9.92,12.58,10.63, 11.18,10.6,15.71,13.22,10.82,12.85,13.48,14.13,11.41,14.09,12.23,10.28,8.75, 5.2,3.56,9.89,9.03,12,8.16,7.15,3.2,6.58,6.84,7.37,8.5,7.87,8.38,5.58,6.62, 6.36,6.84,6.48,7.58,7.35,4.99,5.3,11.99,6.21) dados=cbind(talhao,colheita,modelo1,modelo2);dados x=cbind(colheita,modelo1,modelo2) length(colheita) cor(x) #2. Separando dados da talhao 1 da 2 tal1=subset(dados,talhao==1) #talhão 1 tal2=subset(dados,talhao==2) #talhão 2 #3.1 Sorteando a talhao 1 L1 <- list() for (i in 1:100) { stal1 <- do.call(rbind, by(tal1, tal1[,1], function(x, ...) x[sample(1:nrow(x), ...), ], size=15)) L1[i] <- list(cbind(stal1$colheita,stal1$modelo1,stal1$modelo2)) } #verificando sorteio do talhão 1 L1 #L1[[1]][,1] #dados do talhão 1, sorteio1, colheita #L1[[1]][,2] #dados do talhão 1, sorteio1, modelo 1 #L1[[1]][,3] #dados do talhão 1, sorteio1, modelo 2 # 3.1.1 Correlação dos dados do talhão 1, sorteio 1 t1_s1=cor(cbind( L1[[1]][,1],L1[[1]][,2],L1[[1]][,3])) #verificando a correlação t1_s1 # 3.1.2 Correlação dos dados do talhão 1, centésimo sorteio t1_s100=cor(cbind( (L1[[100]][,1]),(L1[[100]][,2]),(L1[[100]][,3])) ) #verificando correlação do centésimo t1_s100 # 3.1.3 média da correlação do modelo1, só fiz a média do primeiro sorteio e do centésimo media_t1_s1_m1=(t1_s1[[2]]+t1_s100[[2]])/2 ;media_t1_s1_m1 # 3.1.4 média da correlação do modelo 2, primeiro e centésimo sorteio media_t1_s1_m2=(t1_s1[[3]]+t1_s100[[3]])/2 ;media_t1_s1_m2 # 3.2 Sorteio da talhao 2 L2 <- list() for (i in 1:100) { stal2 <- do.call(rbind, by(tal2, tal2[,1], function(x, ...) x[sample(1:nrow(x), ...), ], size=15)) L2[i] <- list(cbind(stal2$colheita,stal2$modelo1,stal2$modelo2)) } L2 # 3.2.1 Correlação dos dados do talhão 2, primeiro sorteio t2_s1=cor(cbind( L2[[1]][,1],L2[[1]][,2],L2[[1]][,3])) #verificando a correlação t2_s1 # 3.2.2 Correlação dos dados do talhão 1, centésimo sorteio t2_s100=cor(cbind( (L2[[100]][,1]),(L2[[100]][,2]),(L2[[100]][,3])) ) #verificando correlação do centésimo t2_s100 # 3.2.3 média da correlação do modelo1, só fiz a média do primeiro sorteio e do centésimo media_t2_s1_m1=(t2_s1[[2]]+t2_s100[[2]])/2 ;media_t2_s1_m1 # 3.2.4 média da correlação do modelo 2, primeiro e centésimo sorteio media_t2_s1_m2=(t2_s1[[3]]+t2_s100[[3]])/2 ;media_t2_s1_m2 ###fim Em 18 de junho de 2013 21:59, andrebvs [via R-br] < ml-node+s2285057n4659691h89@n4.nabble.com> escreveu:

Olá Hélio, o sorteio das 100 vezes com 20 amostras:

L <- list()

for (i in 1:100) { r <- do.call(rbind, by(dados, dados[,1], function(x, ...) x[sample(1:nrow(x), ...), ], size=10)) L[i] <- list(cbind(r$colheita,r$modelo1,r$modelo2)) }

Agora, a segunda parte da sua solicitação não entendi muito bem, seje mais claro.

*Att.* *André BVS*

------------------------------ Em 18/06/2013 20:51, *Hélio Gallo Rocha < [hidden email]<http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=4659691&i=0>> * escreveu: Bom dia a todos,

Peço ajuda na seguinte questão destes dados que comparam dois modelos de previsão de safra em café, onde : colheita = dados da parcela colhida modelo 1 de previsão modelo 2 de previsão

CRM

coleta=c(rep(1,25),rep(2,25))

colheita=c(10.2,9.22,8.6,15.57,11.93,12.28,12.43,16.47,18.72,12.77,16.03,13.4,16.95,

15.4,18.64,14.38,15.02,16.98,14.38,16.35,18.28,16.06,17.92,12.85,13.83,4.48,3.35,7.24,

7.73,8.45,4.83,3.8,2.2,5.99,4.24,4.67,8.31,4.25,7.32,5.45,4.24,5.72,5.09,4.84,5.62,5.5, 4.54,4.72,7.69,3.45)

modelo1=c(17.08,12.24,13.44,18.52,11.82,11.37,16.17,16.92,16.66,13.32,18.95,14.78,

15.54,16.12,25.62,18.2,15.86,20.5,20.47,20.45,17.15,22.15,20.29,13.82,12.86,3.13,

1.84,6.9,6.35,8.9,5.64,4.79,2,4.64,5.06,4.85,5.61,4.82,6.59,4.15,4.46,5.1,4.78, 4.05,5.02,5.65,3.04,3.61,9.48,4.13)

modelo2=c(12.43,10.99,10.32,12.46,9.85,10.15,12.68,12.46,12.16,9.92,12.58,10.63,

11.18,10.6,15.71,13.22,10.82,12.85,13.48,14.13,11.41,14.09,12.23,10.28,8.75, 5.2,3.56,9.89,9.03,12,8.16,7.15,3.2,6.58,6.84,7.37,8.5,7.87,8.38,5.58,6.62, 6.36,6.84,6.48,7.58,7.35,4.99,5.3,11.99,6.21)

dados=cbind(coleta,colheita,modelo1,modelo2);dados x=cbind(colheita,modelo1,modelo2) cor(x)

#sorteio de 20 medidas, r=do.call(rbind, by(dados, dados[,1], function(x, ...) x[sample(1:nrow(x), ...), ], size=10)) y=cbind(r$colheita,r$modelo1,r$modelo2);y cor(y)

Gostaria de sortear 100 vezes com 20 amostras, sendo o resultado a média da correlação e a média dos dados

Grato a todos

-- Hélio Gallo Rocha IFSULDEMINAS - Câmpus Muzambinho

_______________________________________________ R-br mailing list [hidden email] <http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=4659691&i=1> 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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-- Hélio Gallo Rocha IFSULDEMINAS - Câmpus Muzambinho

André, Será bem vindo no trabalho Será uma dissertação e artigo. Estamos em fase de colheita de café, vou pro campo jájá..., por isso vou olhar sua rotina com calma de noite. Mas como disse vou olhar com calma, mas não tenho intenção de combinar os sorteios Seria "apenas" fazer o sorteio com cada vez menos pontos até o momento em que a correlação e a regressão não seja satisfatória. Para isso pensei em fazer a média da correlação dos sorteios. Acho que não fui claro... de noite sento com mais calma e te escrevo. Obrigado Hélio Em 20 de junho de 2013 09:28, andrebvs [via R-br] < ml-node+s2285057n4659719h57@n4.nabble.com> escreveu:

Olá Hélio, estou organizando sua rotina, e pintou um dúvida, ou seja, você deseja saber a média de todas as combinações dos sorteios? tipo:

Sorteio1[1],Sorteio1[2] Sorteio1[1],Sorteio1[3] Sorteio1[1],Sorteio1[4] . . . SorteioSorteio1[99],SorteioSorteio1[100]

e da mesma forma para o sergundo sorteio, tipo:

Sorteio2[1],Sorteio2[2] Sorteio2[1],Sorteio2[3] Sorteio2[1],Sorteio2[4] . . . SorteioSorteio2[99],SorteioSorteio2[100]

É isso? Se for, serão 4950 combinações possiveis para cada sorteio.

Esse trabalho que estais fazendo é para publicar em artigo?

*Att.* *André BVS*

------------------------------ Em 19/06/2013 14:50, *Hélio Gallo Rocha < [hidden email]<http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=4659719&i=0>> * escreveu:

Caro André, obrigado pela função, funcionou perfeitamente.

Explicar melhor a questão da média, espero que não fique cansativo.

1. Mudei o nome coleta para talhão, que é o real, assim adaptei o CRM para talhão. 2. Adicionei no final os comandos que fazem o que quero, mas como verá, seria muito trabalhoso. 3. Se não houver jeito, aceito outras sugestões.

Objetivo:

1. Estudo de previsão de safra em café, contam-se frutos, altura e diâmetro do pé. 2. Estas medidas são inseridas em quatro funções resultando nos modelos 1 e 2, só postei duas para simplificar. 3. Serão avaliados em dois níveis, ponto (ponto composto de 5 plantas) e talhão. 4. Foram amostrados muitos pontos, (200 pontos) 5. Havendo boa correlação no nível ponto terei a questão: quantos pontos são necessários para que a previsão do talhão seja acurada? 6. Pesquisas citam dois pontos por hectare 7. Como super amostrei minha idéia e ir diminuindo o numero de pontos até que a correlação comece a ficar ruim, daí a idéia do sorteio dos pontos.

Se houver ideia estatística melhor, aceito sugestões...

# 1. Dados

talhao=c(rep(1,25),rep(2,25)) ;talhao

colheita=c(10.2,9.22,8.6,15.57,11.93,12.28,12.43,16.47,18.72,12.77,16.03,13.4,16.95,

15.4,18.64,14.38,15.02,16.98,14.38,16.35,18.28,16.06,17.92,12.85,13.83,4.48,3.35,7.24,

7.73,8.45,4.83,3.8,2.2,5.99,4.24,4.67,8.31,4.25,7.32,5.45,4.24,5.72,5.09,4.84,5.62,5.5,

4.54,4.72,7.69,3.45)

modelo1=c(17.08,12.24,13.44,18.52,11.82,11.37,16.17,16.92,16.66,13.32,18.95,14.78,

15.54,16.12,25.62,18.2,15.86,20.5,20.47,20.45,17.15,22.15,20.29,13.82,12.86,3.13,

1.84,6.9,6.35,8.9,5.64,4.79,2,4.64,5.06,4.85,5.61,4.82,6.59,4.15,4.46,5.1,4.78,

4.05,5.02,5.65,3.04,3.61,9.48,4.13)

modelo2=c(12.43,10.99,10.32,12.46,9.85,10.15,12.68,12.46,12.16,9.92,12.58,10.63,

11.18,10.6,15.71,13.22,10.82,12.85,13.48,14.13,11.41,14.09,12.23,10.28,8.75,

5.2,3.56,9.89,9.03,12,8.16,7.15,3.2,6.58,6.84,7.37,8.5,7.87,8.38,5.58,6.62,

6.36,6.84,6.48,7.58,7.35,4.99,5.3,11.99,6.21)

dados=cbind(talhao,colheita,modelo1,modelo2);dados

x=cbind(colheita,modelo1,modelo2)

length(colheita)

cor(x)

#2. Separando dados da talhao 1 da 2

tal1=subset(dados,talhao==1) #talhão 1

tal2=subset(dados,talhao==2) #talhão 2

#3.1 Sorteando a talhao 1

L1

for (i in 1:100)

{

stal1

L1[i]

}

#verificando sorteio do talhão 1

L1

#L1[[1]][,1] #dados do talhão 1, sorteio1, colheita

#L1[[1]][,2] #dados do talhão 1, sorteio1, modelo 1

#L1[[1]][,3] #dados do talhão 1, sorteio1, modelo 2

# 3.1.1 Correlação dos dados do talhão 1, sorteio 1

t1_s1=cor(cbind( L1[[1]][,1],L1[[1]][,2],L1[[1]][,3]))

#verificando a correlação

t1_s1

# 3.1.2 Correlação dos dados do talhão 1, centésimo sorteio

t1_s100=cor(cbind( (L1[[100]][,1]),(L1[[100]][,2]),(L1[[100]][,3])) )

#verificando correlação do centésimo

t1_s100

# 3.1.3 média da correlação do modelo1, só fiz a média do primeiro sorteio e do centésimo

media_t1_s1_m1=(t1_s1[[2]]+t1_s100[[2]])/2 ;media_t1_s1_m1

# 3.1.4 média da correlação do modelo 2, primeiro e centésimo sorteio

media_t1_s1_m2=(t1_s1[[3]]+t1_s100[[3]])/2 ;media_t1_s1_m2

# 3.2 Sorteio da talhao 2

L2

for (i in 1:100)

{

stal2

L2[i]

}

L2

# 3.2.1 Correlação dos dados do talhão 2, primeiro sorteio

t2_s1=cor(cbind( L2[[1]][,1],L2[[1]][,2],L2[[1]][,3]))

#verificando a correlação

t2_s1

# 3.2.2 Correlação dos dados do talhão 1, centésimo sorteio

t2_s100=cor(cbind( (L2[[100]][,1]),(L2[[100]][,2]),(L2[[100]][,3])) )

#verificando correlação do centésimo

t2_s100

# 3.2.3 média da correlação do modelo1, só fiz a média do primeiro sorteio e do centésimo

media_t2_s1_m1=(t2_s1[[2]]+t2_s100[[2]])/2 ;media_t2_s1_m1

# 3.2.4 média da correlação do modelo 2, primeiro e centésimo sorteio

media_t2_s1_m2=(t2_s1[[3]]+t2_s100[[3]])/2 ;media_t2_s1_m2

###fim

Em 18 de junho de 2013 21:59, andrebvs [via R-br] < ml-node+s2285057n4659691h89@...<http://../../../undefined/compose?to=ml-node>

...

escreveu:

...

Olá Hélio, o sorteio das 100 vezes com 20 amostras:

L for (i in 1:100) { r L[i] }

Agora, a segunda parte da sua solicitação não entendi muito bem, seje mais claro.

*Att.* *André BVS*

------------------------------ Em 18/06/2013 20:51, *Hélio Gallo Rocha < [hidden email]<http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=4659691&i=0>> * escreveu: Bom dia a todos,

Peço ajuda na seguinte questão destes dados que comparam dois modelos de previsão de safra em café, onde : colheita = dados da parcela colhida modelo 1 de previsão modelo 2 de previsão

CRM

coleta=c(rep(1,25),rep(2,25))

colheita=c(10.2,9.22,8.6,15.57,11.93,12.28,12.43,16.47,18.72,12.77,16.03,13.4,16.95,

15.4,18.64,14.38,15.02,16.98,14.38,16.35,18.28,16.06,17.92,12.85,13.83,4.48,3.35,7.24,

7.73,8.45,4.83,3.8,2.2,5.99,4.24,4.67,8.31,4.25,7.32,5.45,4.24,5.72,5.09,4.84,5.62,5.5, 4.54,4.72,7.69,3.45)

modelo1=c(17.08,12.24,13.44,18.52,11.82,11.37,16.17,16.92,16.66,13.32,18.95,14.78,

15.54,16.12,25.62,18.2,15.86,20.5,20.47,20.45,17.15,22.15,20.29,13.82,12.86,3.13,

1.84,6.9,6.35,8.9,5.64,4.79,2,4.64,5.06,4.85,5.61,4.82,6.59,4.15,4.46,5.1,4.78, 4.05,5.02,5.65,3.04,3.61,9.48,4.13)

modelo2=c(12.43,10.99,10.32,12.46,9.85,10.15,12.68,12.46,12.16,9.92,12.58,10.63,

11.18,10.6,15.71,13.22,10.82,12.85,13.48,14.13,11.41,14.09,12.23,10.28,8.75,

5.2,3.56,9.89,9.03,12,8.16,7.15,3.2,6.58,6.84,7.37,8.5,7.87,8.38,5.58,6.62, 6.36,6.84,6.48,7.58,7.35,4.99,5.3,11.99,6.21)

dados=cbind(coleta,colheita,modelo1,modelo2);dados x=cbind(colheita,modelo1,modelo2) cor(x)

#sorteio de 20 medidas, r=do.call(rbind, by(dados, dados[,1], function(x, ...) x[sample(1:nrow(x), ...), ], size=10)) y=cbind(r$colheita,r$modelo1,r$modelo2);y cor(y)

Gostaria de sortear 100 vezes com 20 amostras, sendo o resultado a média da correlação e a média dos dados

Grato a todos

-- Hélio Gallo Rocha IFSULDEMINAS - Câmpus Muzambinho

_______________________________________________ R-br mailing list [hidden email] <http://user/SendEmail.jtp?type=node&node=4659691&i=1> 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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