Julho 2012 - R-br - DINF UFPR

Re: [R-br] funcao histogram
by Walmes Zeviani 05 Jul '12

05 Jul '12

Uma sugestão seria my.densityplot <- function(x, cols, ...){ panel.densityplot(x, ...) dx <- density(x) breaks <- sort(c(range(dx$x), quantile(x, c(1,3)/4))) fx <- approxfun(dx$x, dx$y) do.polygon <- function(x){ y <- fx(x) return(list(x=c(min(x), x, max(x)), y=c(0, y, 0))) } seqs <- lapply(1:(length(breaks)-1), function(i){ x <- seq(breaks[i], breaks[i+1], l=30) do.polygon(x) }) for(i in 1:length(seqs)){ seqs[[i]]$col <- cols[i] } lapply(seqs, function(i) do.call(panel.polygon, i)) panel.mathdensity(dmath = dnorm, col = "black", args = list(mean=mean(x),sd=sd(x)), lty=3) } require(RColorBrewer) cols <- brewer.pal(3, "Greens") densityplot(~height|voice.part, data=singer, cols=cols, panel=my.densityplot) À disposição. Walmes. ========================================================================== Walmes Marques Zeviani LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W) Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná fone: (+55) 41 3361 3573 VoIP: (3361 3600) 1053 1173 e-mail: walmes(a)ufpr.br twitter: @walmeszeviani homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes linux user number: 531218 ========================================================================== 2012/7/5 Samuel Carvalho <samukajm(a)yahoo.com.br> > Falae Walmes, > Cara é basicamente isso mesmo que queria quando voce gera o ultimo gráfico > com as hachuras nos diferentes quantis. > Mas voce teria alguma dica de como implementar isso dentro da função > xyplot? Talvez a saída seja pelo panel.function() e depois pelo > panel.histogram() > Consegue dar um help? > Valeu > > *====================================* > *Samuel P. C. Carvalho > *Mestre em Ciências Florestais [UFLA] > Doutorando em Recursos Florestais [ESALQ/USP] > ============================================= > >

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Help please
by Danielle Steffen 05 Jul '12

05 Jul '12

Ola, Estou batendo cabeca com o R. Estou com um dos arquivos txt da amostra do censo 2010, e apesar de saber importar com mascara de leitura em SPSS e SAS, estou me sentindo um pre-escolar no R. como faco importacao com mascara de leitura? sabe, aquela coisa de colocar caracter 1 a 4 - var 1 caracter 5 a 7 - var 2 e assim por diante. Bati cabeca com a funcao scan, mas como ela nao me ama e sao quase 3h da manha por aqui, ela nao quis importar, a sintaxe foi ridicula, tentei enfiar a mascara numa lista dentro do what, com os comprimentos de cada campo do arquivo: teste <- scan("C:/Users/Public/novo case/amostra.txt", what=list( length(2),length(5),length(13),length(8),length(3),length(1),length(2),length(3),length(2),length(1),length(2),length(2),length(1),length(3),length(3),length(2),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(4),length(1),length(7),length(7),length(3),length(3),length(1),length(7),length(7),length(7),length(1),length(7),length(7),length(7),length(1),length(1),length(2),length(2),length(1),length(1),length(2),length(1),length(1),length(1),length(3),length(3),length(3),length(1),length(7),length(7),length(7),length(1),length(2),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(4),length(5),length(1),length(1),length(1),length(1),length(6),length(6),length(4),length(1),length(6),length(4),length(7),length(4),length(7),length(4),length(7),length(5),length(6),length(4),length(3),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(6),length(1),length(7),length (7),length(7),length(1),length(1),length(1),length(2),length(2),length(2),length(1),length(2),length(2),length(2),length(1),length(3),length(1),length(1),length(1),length(2),length(4),length(1),length(2),length(2),length(2),length(2),length(1),length(2),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(3),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),len gth(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1),length(1) )) Mas esta obviamente errado e claro, nao sei pq. Alguem me ajuda? Nao precisa ser essa funcao, mas tentei achar uma que fosse a mais flexivel possivel, pq as outras que uso (read.table, read.csv, etc) elas supoe que o arquivo tem algum tipo de separador, nem que seja um espacinho qualquer pra quebrar o galho. Agradeco qq ajuda, e nao me zoem, estou morrendo de sono e odio do R. Abs, Danielle

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Quasi AIC
by ASANTOS 05 Jul '12

05 Jul '12

Bom dia pessoal, Estava tentando comparar modelos baseados em distribuição quasi Poisson com Poisson, dentre outros critérios, também realizar a comparação através de Quasi AIC com AIC (Não sei a aceitabilidade dos senhores quanto ao uso do quasi AIC), porém dentre os adeptos, gostaria de saber porque a função não consegue calcular o quasi AIC quando não há sobredispersão, como em: > QAIC(m.2,chat=deviance(m.2)/df.residual(m.2))## Calculo do quasi AIC [1] NA Mensagens de aviso perdidas: In QAIC(m.2, chat = deviance(m.2)/df.residual(m.2)) : 'chat' given is < 1, increased to 1 Segue CRM completo: require(MuMIn) ##Pacote que calcula quasi AIC set.seed(122) y<- c(mapply(rpois, lambda=c(5,20), MoreArgs=list(n=100)))##Criação da variável resposta trat<- gl(2,100) ##Criação dos tratamentos m.1<- glm(y~trat,family="poisson")### Distribuição Poisson summary(m.1) m.2<- glm(y~trat,family="quasipoisson")### Distribuição quasi-Poisson summary(m.2) QAIC(m.2,chat=deviance(m.2)/df.residual(m.2))## Calculo do quasi AIC # Obrigado, -- Alexandre dos Santos Engenheiro Florestal, Dr. Universidade Federal de Lavras Departamento de Entomologia Laboratório de Entomologia Florestal Caixa Postal 3037 37200-000 - Lavras/MG Fone: +55 (35) 9223-0304

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Re: [R-br] funcao histogram
by Walmes Zeviani 04 Jul '12

04 Jul '12

Samuel, tente adaptar isso aqui set.seed(123) x <- rnorm(1000, 5, 2) plot(density(x)) breaks <- sort(c(range(x), quantile(x, c(1,3)/4))) dx <- density(x) fx <- approxfun(dx$x, dx$y) fx(0.5) do.polygon <- function(x){ y <- fx(x) return(list(x=c(min(x), x, max(x)), y=c(0, y, 0))) } seqs <- lapply(1:(length(breaks)-1), function(i){ x <- seq(breaks[i], breaks[i+1], l=30) do.polygon(x) }) str(seqs) plot(density(x)) polygon(seqs[[1]], density=2) seqs[[1]]$density <- 3 seqs[[2]]$density <- 5 seqs[[3]]$density <- 9 plot(density(x)) lapply(seqs, function(i) do.call(polygon, i)) À disposição. Walmes.

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funcao histogram
by Samuel Carvalho 04 Jul '12

04 Jul '12

Bom dia pessoal, Estou precisando de uma ajuda para gerar um histograma de frequencias para dados agrupados e estou reproduzindo o exemplo da função ?histogram A seguir o #RCMR require(lattice) ?histogram histogram( ~ height | voice.part, prob=T, data = singer, xlab = "Height (inches)", type = "density", panel = function(x, ...) { panel.histogram(x, ...) panel.mathdensity(dmath = dnorm, col = "black", args = list(mean=mean(x),sd=sd(x))) panel.abline(v=qnorm(0.25, mean=mean(x), sd=sd(x)), lty=2, col='blue') panel.abline(v=qnorm(0.75, mean=mean(x), sd=sd(x)), lty=2, col='blue') } ) Fiz uma adaptação no exemplo e inseri as duas ultimas linhas para que pudesse ser retornado uma linha para os quantis da normal que me retornam 25% e 75% dos dados porem queria que ao invés de linhas eu possa fazer hachuras divindo a distribuição em tres pontos, sendo que fossem feitas tres hachuras, ou seja, uma primeira para a area abaixo de 0.25, uma segunda entre 0.25 e 0.75 e uma terceira para a area acima de 0.75 Espero que tenha conseguido expressar o que preciso. Obrigado a todos Samuel ==================================== Samuel P. C. Carvalho Mestre em Ciências Florestais [UFLA] Doutorando em Recursos Florestais [ESALQ/USP] =============================================

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Ler dados do excell
by Edson Lira 04 Jul '12

04 Jul '12

Boa noite R-Br lista, estou lendo um arquivo em excell com a rotina abaixo: require(xlsx) dat<-read.xlsx("/folder/dbp.xlsx",1,encoding="macroman",row.names=1) names(dat) Mostra a saida abaixo > names(dat) [1] "TRT" "DBP1" "DBP2" "DBP3" "DBP4" "DBP5" "Age" "Sex" Falta a variável da primeira coluna que é "Subject" O arquivo em excell está no link abaixo. http://www.datafilehost.com/download-19ff08a4.html O que está faltando para incluir a primeira coluna? Edson Lira Estatístico Manaus-Amazonas

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Quasi AIC representa a verossimilhança?
by ASANTOS 04 Jul '12

04 Jul '12

Boa noite pessoal, Estou tentando calcular o quasi AIC para distribuições quasi, achei um material do Ben Bolker, que supõem uma alternativa ajustando um modelo para uma família Poisson ou Binomial e outra para a Quasi. Então como solução ele propõem utilizar a log-verossimilhança do primeiro e o parâmetro de dispersão do modelo quasi ajusado. Onde eu pergunto: esses cálculos de Quasi AIC representam a verossimilhança do modelo e servem de comparação direta com o AIC das distribuições Poisson ou Binomial? Obrigado, -- Alexandre dos Santos Engenheiro Florestal, Dr. Universidade Federal de Lavras Departamento de Entomologia Laboratório de Entomologia Florestal Caixa Postal 3037 37200-000 - Lavras/MG Fone: +55 (35) 9223-0304

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Como utilizar o método da inversa
by charlenny melo 03 Jul '12

03 Jul '12

Boa noite.! Queria saber como utilizo o método da inversa para resolver o seguinte exercício : f(x) = (nx)^n-1 , 0 < x < 1 Alguém pode me ajudar? Obrigado.!

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Apostila, site
by Jodavid Ferreira 03 Jul '12

03 Jul '12

Alguém conhece alguma apostila que, -- Jodavid Ferreira Responsável pela comissão de Comunicação do MJ da RCCPB - http://jovem.rccpb.com.br Membro da equipe Estadual do Ministério de Comunicação da RCCPB - http://rccpb.com.br Responsável pelo Ministério de Comunicação do Grupo de Oração Boa Esperança - http://grupoboaesperanca.com Bacharelando em Estatística - UFPB Estagiário no Laboratório de Estatística Aplicada ao Processamento de Imagens e Geoprocessamento - http://de.ufpb.br/~leapig Site Pessoal - http://jodavidferreira.com Twitter - @JodavidFerreira <http://twitter.com/JodavidFerreira>

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glm Binomial com somas de sucessos e fracassos diferentes
by Diego Pujoni 03 Jul '12

03 Jul '12

Olá pessoal, Quero fazer um modelo que descreve a probabilidade da presença de uma espécie de peixe em um lago. Tenho algumas caraterísticas dos lagos (variáveis independentes) e relatos (entrevistas) da presença, ou não, do peixe em cada lago (variável dependente). O problema é que não tenho um número fixo de relatos por lago. Ou seja, para alguns lagos, dez pessoas sabiam se tinha a espécie, ou não. Mas para outros lagos somente duas pessoas sabiam. Assim, no modelo glm (family=binomial) entro com o número de sucessos (presença da espécies) e número de fracassos (ausência da espécie), mas a soma de sucessos e fracassos não é fixa. Isto é um problema para a análise? Existe como eu especificar pesos a priori? Muito Obrigado. #Dados# com = c(0,5,3,6,1,9,0,0,4,1,0,0,4,0,2,0,0,0,2) sem = c(9,4,8,3,8,2,9,9,8,10,1,2,0,2,0,2,4,2,0) n.tot = c(340.52,344.07,147.43,411.64,264.75,263.24,1087.00,1028.32,697.57, 428.56,414.46,538.18,519.69,590.99,472.54,381.82,465.55,528.43,334.95) D.L70 = c(4.44,3.92,6.02,3.80,3.23,4.56,8.53,9.56,2.29,3.61,14.99,5.85, 3.96,15.30,3.96,1.01,1.32,1.79,4.51) GLM = glm(cbind(com,sem)~n.tot+D.L70,family = binomial) summary(GLM) Diego PJ

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