Novembro 2012 - R-br

Gráfico de distribuiçoes estimadas
by Matheus Monteiro 20 Nov '12

20 Nov '12

Boa noite, obtive as densidades aproximadas da 't' e da 'normal', gostaria de compara-las através de graficos dessas densidades estimadas. Alguma sugestão, como faria isso? *t * > fitdistr(x[,1],"t") m s df -0.001874414 0.009122738 3.522064232 ( 0.001726835) ( 0.001862692) ( 2.234067399)* **normal* fitdistr(x[,1],"normal") mean sd 0.0001040816 0.0128201843 (0.0018314549) (0.0012950342) x são dados simulados.

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Graficos de decomposição
by kaue veras 20 Nov '12

20 Nov '12

Boa tarde prezados, Estou realizando um trabalho em que utilizo a decomposição, análises de previsão usando o modelo ARIMA e Holt-Winters e goataria de mudar os títulos do gráfico e titulos dos eixos. Com os comandos main, xlab e ylab não esta dando certo, poderiam me dar uma luz ou me ajudar como faço para gerar essas modificações? Desde já agradeço. Atenciosamente, Kauê P. Veras da Cunha Estatística - UERJ MSN: kaueveras(a)hotmail.com E-mail: kaueveras(a)gmail.com Cel: (21) 8254-9601

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excluir mar no ETOPO
by D'Apolito 20 Nov '12

20 Nov '12

Prezados, Estou graficando mapas com os dados do ETOPO01 de elevação e gostaria de excluir o mar, para que os dados iniciem em zero ao invés de números negativos (profundidades dos oceanos). Qualquer ajuda é bem vinda, desde já agradeço Att Carlos #código: library(raster) library(rgdal) etopo<-"ETOPO1_Ice_g_geotiff.tif" r.etopo<-raster(etopo) ext <- extent(-95,-35,-31,31) zoom(r.etopo, ext=ext,col=rev(gray.colors(12)))

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Re: [R-br] excluir mar no ETOPO
by Eder Comunello 20 Nov '12

20 Nov '12

Carlos e colegas, bom dia! Vou aproveitar um script anterior, fazendo algumas alterações. Como da outra vez, creio que dá pra adaptar facilmente pro seu caso. Vou trabalhar extraindo o vetor de interesse, substituindo este vetor no objeto origem ao final... ##### <begin> ##### require(sp); require(rgdal) ### Download do exemplo (399 Kb) download.file('https://dl.dropbox.com/u/117618178/dourados/DDOS.tif', file.path(getwd(),'DDOS.tif'), mode='wb') alt = readGDAL("DDOS.tif"); gridded(alt) ### 'importa' o geotiff image(alt, col=terrain.colors(21)) ## visualização slotNames(alt) ### nome dos slots (S4) proj4string(alt) ### projeçãoo definida no geotiff head(alt@data) ### observe os valores dos dados head(alt@data$band1) ### observe os valores dos dados ### Opção para fatiar (0 ou 1) alt2 <- alt ### para manipular uma cópia do objeto z <- alt2@data$band1 ### para manipular apenas o vetor de interesse n <- length(z); n for(i in 1:n){if (z[i]<400){z[i]=0} else{z[i]=1}}; head(z) ### 0 ou 1 alt2@data$band1 <- z ### substitui o vetor manipulado no objeto image(alt2) ## visualização ### Opção para mascarar valores abaixo de critério (com 0 ou NA) alt3 <- alt ### para manipular outra cópia do objeto z <- alt3@data$band1 ### para manipular apenas o vetor de interesse n <- length(z); n for(i in 1:n){if (z[i]<400){z[i]=0}}; head(z) ### 0 ou 1 #for(i in 1:n){if (z[i]<400){z[i]=NA}}; head(z) ### 0 ou 1 alt3@data$band1 <- z ### substitui o vetor manipulado no objeto image(alt3) ## visualização ##### <end> ##### ================================================ Éder Comunello Ph.D. Student in Agricultural Systems Engineering (USP/ESALQ) Piracicaba, SP, Brazil [22 42.7'S, 47 37.8'W] Researcher at Embrapa Western Region Agriculture Dourados, MS, Brazil [22 16.5'S, 54 49.0'W] ================================================ UTC-03:00

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Re: [R-br] Experimento fatorial. Desdobramento
by tiago souza marçal 20 Nov '12

20 Nov '12

Estes são os dados. Qualquer duvida eu estou a disposição. K A bloc rg ts nvi nv 0 37.5 1 14.55 136 22 56 30 37.5 1 21.51 159 2 62 60 37.5 1 24.62 156 0 66 120 37.5 1 21.88 171 2 68 180 37.5 1 28.11 190 0 82 0 50 1 17.16 140 20 63 30 50 1 24.44 193 6 86 60 50 1 28.5 200 6 94 120 50 1 32.94 208 7 86 180 50 1 28.76 237 10 97 0 62.5 1 14.13 132 23 58 30 62.5 1 19.71 178 10 80 60 62.5 1 31.05 231 5 99 120 62.5 1 38.35 271 0 110 180 62.5 1 36.97 262 1 106 0 37.5 2 15.72 120 22 48 30 37.5 2 19.72 146 0 64 60 37.5 2 24.29 159 1 62 120 37.5 2 25.39 152 0 60 180 37.5 2 28.45 159 0 62 0 50 2 15.44 124 12 52 30 50 2 28.12 239 9 103 60 50 2 31.49 248 4 103 120 50 2 29.95 190 1 87 180 50 2 30.06 240 4 101 0 62.5 2 15.42 140 14 64 30 62.5 2 23.68 167 7 77 60 62.5 2 33.27 237 3 96 120 62.5 2 36.63 240 1 94 180 62.5 2 41.04 248 0 105 0 37.5 3 12.77 106 4 44 30 37.5 3 20.45 157 3 63 60 37.5 3 24.35 204 1 84 120 37.5 3 27.15 169 0 66 180 37.5 3 24.08 147 1 58 0 50 3 16.01 133 22 56 30 50 3 24.57 199 7 81 60 50 3 28.85 211 3 92 120 50 3 26.23 223 7 91 180 50 3 26.36 261 5 100 0 62.5 3 16.08 128 21 50 30 62.5 3 20.99 164 9 71 60 62.5 3 30.45 216 3 94 120 62.5 3 36.83 215 2 89 180 62.5 3 34.6 228 2 89 0 37.5 4 14.26 125 11 60 30 37.5 4 23.71 185 7 75 60 37.5 4 22.76 159 1 67 120 37.5 4 22.46 176 2 76 180 37.5 4 22.97 154 1 63 0 50 4 15.54 133 27 51 30 50 4 18.48 149 4 60 60 50 4 25.54 170 1 67 120 50 4 30.29 215 2 90 180 50 4 30.64 186 4 80 0 62.5 4 17.26 147 18 62 30 62.5 4 20.51 154 10 67 60 62.5 4 24.47 179 2 75 120 62.5 4 34.52 229 0 90 180 62.5 4 37.62 216 1 87 0 37.5 5 10.3 92 5 36 30 37.5 5 16.28 133 5 57 60 37.5 5 23.61 139 2 53 120 37.5 5 29.66 166 0 69 180 37.5 5 23.34 128 1 50 0 50 5 14.41 131 26 57 30 50 5 17.24 150 1 61 60 50 5 29.08 218 4 92 120 50 5 29.52 236 1 96 180 50 5 27.98 261 4 110 0 62.5 5 17.56 150 17 69 30 62.5 5 20.05 156 13 63 60 62.5 5 29.9 215 3 95 120 62.5 5 33.21 128 0 55 180 62.5 5 35.5 208 2 90 Att. Tiago. From: sznelwar(a)uol.com.br To: tiagosouzamarcal(a)hotmail.com Subject: Fw: [R-br] Experimento fatorial. Desdobramento Date: Mon, 19 Nov 2012 20:07:34 -0200 Poderia enviar este arquivo UFPR1.txt, eu não estou conseguindo entrar na página do LEG. Só completando, o pacote ExpDes é a maneira mais fácil, mas caso você queira fazer da forma que esta fazendo é só utilizar os seguintes comandos: rend<-read.table("C:\\Program Files\\R\\RDADOS\\UFPR1.txt",h=T) attach(rend) A<-factor(A) K<-factor(K) bloc<-factor(bloc) m1 <- aov(rg~bloc+A/K) KinA<-sapply(paste("A",levels(A),sep=""),simplify=F,grep,x=names(coef(m1)[m1$assign==3])) DesKinA<-summary(m1, split=list("A:K"=KinA)) DesKinA m2 <- aov(rg~bloc+K/A) AinK<-sapply(paste("K",levels(K),sep=""),simplify=F,grep,x=names(coef(m2)[m2$assign==3])) DesAinK<-summary(m2, split=list("A:K"=AinK)) DesAinK Outra forma seria pelo método dos efeitos aninhados rend<-read.table("C:\\Program Files\\R\\RDADOS\\UFPR1.txt",h=T) attach(rend) A<-factor(A) K<-factor(K) bloc<-factor(bloc) m1 <- aov(rg~bloc+A/K) effects(m1) #A partir da matriz de efeitos você seleciona os efeitos de interesse. DesKinA<-summary(m1, split=list("A:K"=list(A37.5=c(1,4,7,10),A50=c(2,5,8,11),A62.5=c(3,6,9,12)))) DesKinA m2 <- aov(rg~bloc+K/A) effects(m2) DesAinK<-summary(m2, split=list("K:A"=list(K0=c(1,6),K30=c(2,7),K60=c(3,8),K120=c(4,9),K180=c(5,10)))) DesAinK Espero que tenhamos sanado sua duvida. Att. Tiago. Date: Sat, 17 Nov 2012 09:21:23 -0200 From: jhguilhen(a)gmail.com To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br; camposagro(a)yahoo.com.br Subject: Re: [R-br] Experimento fatorial. Desdobramento Uma outra maneira de fazer isto e bem mais fácil é utilizar o pacote ExpDes, ele já faz o desdobramento automaticamente quando dá interação e bem fácil de utilizar. Atte.. Em 16 de novembro de 2012 21:41, Odirley Campos <camposagro(a)yahoo.com.br> escreveu: #Pessoal! Boa noite ! #Estou tentando sem sucesso fazer o desdobramento de interações com R. Cheguei a baixar alguns arquivos da net no endereço "http://www.leg.ufpr.br/doku.php/ridiculas#desdobramento_de_interacao_em_exp…" . Porêm tive o mesmo problema que tive com meus dados. #Usei os mesmos comandos retirados da net para os dados tirados de lá. A anova "geral" saiu normalmente: >rend<-read.table("C:\\Program Files\\R\\RDADOS\\UFPR1.txt",h=T) #após armezenar arquivo no meu PC# >rend >m1 <- aov(rg~bloc+A/K, data=rend) >summary(m1) #Anova geral saiu norma sem problemas# Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) bloc 1 51.3 51.3 3.585 0.0624 . A 1 495.6 495.6 34.633 1.2e-07 *** A:K 1 2213.7 2213.7 154.712 < 2e-16 *** Residuals 71 1015.9 14.3 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 >summary(m1,split=list("A:K"=list("A-37.5"=c(1,4,7,10),"A-50.0"=c(2,5,8,11),"A-62.5"=c(3,6,9,12)))) #Mas o desdobramento não mostra Quadrado médio nem mesmo, F-value ou mesmo o P-value. O que eu posso ter feito de errado?? Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) bloc 1 51.3 51.3 3.585 0.0624 . A 1 495.6 495.6 34.633 1.2e-07 *** A:K 1 2213.7 2213.7 154.712 < 2e-16 *** A:K: A-37.5 4 A:K: A-50.0 4 A:K: A-62.5 4 Residuals 71 1015.9 14.3 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Odirley Campos Engenheiro Agrônomo UFV/MG

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(sem assunto)
by Edson Lira 20 Nov '12

20 Nov '12

Boa noite turma, tenho um banco no xlsx e estou com problemas com os NAs. Não consigo excluir os NAs. No link http://www.datafilehost.com/download-72c9ce3c.html Tem algumas linhas do banco, quando associo o motivo a expect_exc, a resposta em percentuais não desconsidera os NAs e me dá uma saída falsa. A rotina para a associação é essa. 100*prop.table(table(h$motivo,h$expect_exc)) Que me dá em percentuais: não sim atendimento 1 7 despertar 1 0 espera por apto 2 0 mensageiro 0 7 recepção 5 18 reserva 1 0 todos 3 55 Somando o sim têm-se o valor de 87%, quando seria 65,7%. Consequentemente o não também está errado. Alguém poderia me dar uma saída? [ ]`s. Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas

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Simulação de variáveis correlacionadas usando Cópulas
by Gabriel Bruno de Lemos 19 Nov '12

19 Nov '12

Boa noite a todos! Já tem algum tempo que estou tentando aprender um pouco mais sobre cópulas... e confesso que não está sendo a coisa mais simples do mundo. Sinto falta de alguma aplicação (rotina no R) mais simples mostrando uma utilização aplicada deste tipo de função (principalmente para casos acima de 2 dimensões). Utilizo-a no meu trabalho para precificar portfólios... mas em um software caixa preta... Hoje consegui rodar um pequeno exemplo de uma das possíveis utilidades destas cópulas. Gerar variáveis aleatórias correlacionadas... com as marginais possuindo QUALQUER função de distribuição de probabilidade (não ficando restrito ao caso da normal multivariada). Parece que está funcionando legal... se alguém tiver mais alguns exemplos ou possíveis correções na rotina abaixo será bem vinda! Abs require(copula) ## Primeiro define-se a cópula a ser utilizada t neste caso. O comando dispstr=un especifica que desejo informar 3 correlações diferentes na matriz de correlações. myCop.t <- ellipCopula(family = "t", dim = 3, dispstr = "un", param = c(0.8, 0.5,0.2), df = 8) ## Definida a cópula, especifico quais marginais desejo que minha função possua. Neste caso defini exponencial, normal e qui-quadrado. myMvd <- mvdc(copula = myCop.t, margins = c("exp", "norm","chisq"), paramMargins = list(list(rate= 2), list(mean = 0,sd = 1), list(df=5))) x.samp <- rMvdc(10000,myMvd) cor(x.samp) par(mfrow=c(1,3)) hist(x.samp[,1]) hist(x.samp[,2]) hist(x.samp[,3]) Gabriel Bruno de Lemos Mestrando em Estatística e Experimentação Agronômica Esalq / Usp skype: gb_lemos msn: gb_lemos(a)hotmail.com (19) 8212-6999

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Experimento fatorial. Desdobramento
by Odirley Campos 19 Nov '12

19 Nov '12

#Pessoal! Boa noite ! #Estou tentando sem sucesso fazer o desdobramento de interações com R. Cheguei a baixar alguns arquivos da net no endereço "http://www.leg.ufpr.br/doku.php/ridiculas#desdobramento_de_interacao_em_exp…" . Porêm tive o mesmo problema que tive com meus dados. #Usei os mesmos comandos retirados da net para os dados tirados de lá. A anova "geral" saiu normalmente: >rend<-read.table("C:\\Program Files\\R\\RDADOS\\UFPR1.txt",h=T) #após armezenar arquivo no meu PC# >rend >m1 <- aov(rg~bloc+A/K, data=rend) >summary(m1) #Anova geral saiu norma sem problemas# Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) bloc 1 51.3 51.3 3.585 0.0624 . A 1 495.6 495.6 34.633 1.2e-07 *** A:K 1 2213.7 2213.7 154.712 < 2e-16 *** Residuals 71 1015.9 14.3 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 >summary(m1,split=list("A:K"=list("A-37.5"=c(1,4,7,10),"A-50.0"=c(2,5,8,11),"A-62.5"=c(3,6,9,12)))) #Mas o desdobramento não mostra Quadrado médio nem mesmo, F-value ou mesmo o P-value. O que eu posso ter feito de errado?? Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) bloc 1 51.3 51.3 3.585 0.0624 . A 1 495.6 495.6 34.633 1.2e-07 *** A:K 1 2213.7 2213.7 154.712 < 2e-16 *** A:K: A-37.5 4 A:K: A-50.0 4 A:K: A-62.5 4 Residuals 71 1015.9 14.3 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Odirley Campos Engenheiro Agrônomo UFV/MG

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R versus SAS e SPSS
by Richard Santos 19 Nov '12

19 Nov '12

O único software estatístico livre que faz todas as coisas e com bases grandes (apenas não pequenas) é o R. Os únicos softwares estatísticos não-livres que fazem todas as coisas e com grandes bases (tb não apenas com pequenas) é o SPSS e o SAS (acabei encontrando limitações no Minitab também. O Stata atende, mas com limitações de opções também). Agora quando a instituição demonstra dificuldade em obter o SAS ou o SPSS (como agora, pela primeira vez encontrei uma assim), optei assim por adquirir o SPSS e trazer o notebook para o trabalho. Desisti de aprender o R, porque me dei conta de que o R você tem que programar para tudo, até para fazer gráficos, e isso até no SAS que antes você tinha que programar pois pelo point in click não tinha como fazer um gráfico a seu modo já se aboliu. Além do que a programação do R teria que aprender tudo agora, e não é a C que já estou acostumado. E como lembra a própria mensagem do R, "você não tem garantia de nada". E para mim que até hoje não sou especialista no R, vai demorar uma década ainda para eu fazer tudo o que eu quero rapidamente. Demora naturalmente o treinamento, por ser inclusive uma linguagem de programação e ampla. Então vou ficar por pouco tempo na lista do R, até lá vai ser um prazer aprender, mas vou optar em breve por trazer o meu notebook com o SPSS comprado. Não vou ter tempo para aprender tudo o que preciso a contento (até lá é possível até que tenha trocado por algum motivo de instituição - para uma que tem o SPSS). Obrigado. Abraços, Att. Richard

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Valores preditos do modelo misto generalizado
by Greice Laureano 19 Nov '12

19 Nov '12

Bom dia, Estou com problemas para encontrar os valores preditos dos efeitos fixos e aleatórios. fit<-glmer(x1~sujeito+(1|sujeito),data=dadosx1,family="Gamma") x1 é a medida que é feita em cada sujeito. Alguém sabe como encontrar esses valores? Obrigado, Att, Greice.

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