Agosto 2012 - R-br

Re: [R-br] Microdados PNAD2009
by Roney Fraga 22 Ago '12

22 Ago '12

Dificuldade em baixar os dados do site do IBGE ou de importar o arquivo .txt para o R? Att Roney

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Microdados PNAD2009
by Maria Cristina Nascimento 22 Ago '12

22 Ago '12

Estou com dificuldades em baixar os microdados da PNAD 2009. Mesmo seguindo o manual disponível no site do IBGE e aplicando as dicas dos usuários, o "R" apresenta erros. Será que alguém pode me ajudar ? Obrigada, Cristina

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[Dúvida] Pacote com rotinas de cálculo numérico.
by Pedro Rafael 22 Ago '12

22 Ago '12

Pessoal quais bons pacotes para realização de cálculos numéricos em R, em especial rotinas para diferenciação e integração unidimensional e multidimensional? Me parece que no package:stats já existe torina de integração numérica, contudo quais outros pacotes vocês conhecem para esta tarefa? O R2CUBA é um bom pacote, ou seja, está bem implementado para tais tarefas? [ ], Pedro Rafael Diniz Marinho.

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ajuda looop
by Heloíse Pavanato 22 Ago '12

22 Ago '12

Luciano e Tito, Obrigada pela ajuda, mas infelizmente não deu certo pois eu tenho duas matrizes diferentes, e a sintaxe que vocês me passaram serviria para vetores. Eu usei um pouco diferente e deu certo: coord <- coord1 <- coord2 <- matrix(NA,480,216) for(i in 1:480){ for(j in 1:216){ if (lat[i,j] < latmax & lat[i,j] > latmin) { if(lon[i,j] < lonmax & lon[i,j] > lonmin) coord[i,j] <- 1 coord1[i,j] <- lat[i,j] coord2[i,j] <- lon[i,j] } } } Agora a minha resposta são matrizes de NA e 1 quando a lat/lon está contida na área do polígono. Obrigada pelas dicas, Abc, Heloise --- Oc. Heloise Pavanato Pós-graduação em Oceanogra Biológica Instituto de Oceanografia Universidade Federal do Rio Grande

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Re: [R-br] Reparar matrizes não positivas definidas
by Ivan Bezerra Allaman 22 Ago '12

22 Ago '12

Talvez em http://statsadventure.blogspot.com.br/2011/11/dealing-with-non-positive-def… \begin{signature} <<>>= Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman Universidade Estadual de Santa Cruz Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas Ilhéus/BA - Brasil Fone: +55 73 3680-5596 E-mail: ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com @ \end{signature}

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Ajuda com entrada de argumento
by Clécio da Silva Ferreira 22 Ago '12

22 Ago '12

Caros, estou terminando de montar uma library em modelos assimétricos para o R. Gostaria de que a entrada fosse no mesmo formato de modelos lineares (lm) e glm, ou seja, y~x1+x2+...+xp (com os dados carregados, obviamente). Alguém saberia como fazer isso? Att, xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx x Prof. Clécio da Silva Ferreira x x Depto Estatística - UFJF x xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

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Ajuda com função
by clara luz 22 Ago '12

22 Ago '12

Olá grupo! Estou trabalhando em uma função, mas sou uma iniciante no R, se vcs puderem me dar dicas sobre como torna-lá mais rápida ou simples, seria ótimo!! A função visa alocar diferentes valores ao redor de uma célula focal pertencente a uma matriz, ou seja, a partir de uma célula focal, preencher os vizinhos primários (os 8 vizinhos mais próximos), secundários (os próximos 16 vizinhos ao redor), e assim por diante, com diferentes valores de uma função. aloj<-read.table("2012_aloj.txt") #matriz de '0' e '1', cada '1' será minha célula focal (CF) ep<-expand.grid(1:nrow(aloj),1:ncol(aloj)) #função do R que expande uma matriz, gera nova matriz de 2 colunas, mostrando pra cada célula sua posição x na col 1 e y na col 2 gram<-which(aloj==1,arr.ind = TRUE) #encontra '1's, seleciona as células focais (CFs), suas posições em uma nova matriz 'gram' pbtp<-array(0,dim=c(nrow(aloj),ncol(aloj),nrow(gram))) # array de 3 dimensões onde serão guardadas os valores dos vizinhos de cada célula focal (VZ), cada matriz é referente a uma CF, uma célula com '1', no exemplo são cerca de 250 CFs e 250 matrizes for (k in 1:nrow(gram)) { # analisa cada CF, cada 'k' é referente a uma CF, no caso cerca de 250 'k's x<-gram[k,1] y<-gram[k,2] # x,y é a posição da CF na matriz 'aloj' ps<-numeric(d) #criar um vetor temporário para alocar os valores gerados no 'for p', valores que serão alocados nos vizinhos, um valor pra VZ primário (VZ1), outro pra secundário (VZ2). #d é um argumento variável, pode ser d<-5 for(p in 1:d){ # dentro do for k, para gerar os valores dos VZ ps[p]<-2.718^(-(0.1*p)) #calcula o valor pra cada cél viz, cada 'p' gera um 'ps', esse 'ps' será o valor dos VZ, sendo que ps1=>VZ1, ps2=>VZ2,... #meu problema maior está aqui, a idéia é colocar cada valor ps[p] no seu local adequado (ps1=>VZ1, ps2=>VZ2,...) s<-which(ep[,1]>(x-(p+0.1)) & ep[,1]<(x+(p+0.1)) & ep[,2]>(y-(p+0.1)) & ep[,2]<(y+(p+0.1))) # s é um vetor que seleciona as células ao redor da minha CF, para p=1 encontra os VZ1, porém para p=2 encontra os VZ2 e também os VZ1, ele seleciona todo o intervalo... #cada 'p' gera um 's' diferente, p=1, 's' com 9 elementos (8 VZ1 e 1 CF), p=2, 's' com 25 elementos (16 VZ2, 8 VZ1 e 1 CF).... for (n in 1:length(s)){ #dentro do for p, para colocar os valores ps[d] nos VZ certos v<-ep[s[n],] t<-pbtp[v[1,1],v[1,2],k] if(t==0){ #só analisa as células com '0' pbtp[v[1,1],v[1,2],k]<-ps[p] } # fecha if } #fecha for n } #fecha for p } #fecha for k Até funciona, mas está muito lento, para o exemplo acima, com 250 CF, são cerca de 30s, mas vou usar isso para até 20.000 CF... se alguém souber como tornar a função mais eficiente, seria ótimo, ou mesmo indicar alguma função do R mesmo que já faça isso. Aloj em anexo. Valeu galera!! Clara Luz B. Sant'Anna Bióloga, Bacharel e Licenciada Mestranda em Ecologia - Unicamp Laboratório de Biogeografia da Conservação e Mudanças Climáticas- UFG (19) 9233.1062

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Reparar matrizes não positivas definidas
by Henrique Leme Felizatti 22 Ago '12

22 Ago '12

Caros, estou trabalhando com alguns conjuntos de dados que me retornam matrizes de correlação que são não positivas definidas (por questões numéricas, não teóricas). Devido a isso, não é possível inverter essas matrizes o que inviabiliza a utilização de cópulas para os estudos de simulação. Notei que Rebonato (1999), Grubisic and Pietersz (2003), Kercheval (2009) e and Rapisardo (2006) apresentaram maneiras diferentes de lidar com o assunto. Vocês saberiam me dizer se existe algum pacote ou função no R que trata deste problema ou implementa alguma das metodologias citadas nas referências anteriores ? Grato desde já Henrique

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ajuda loop
by Heloíse Pavanato 21 Ago '12

21 Ago '12

Boa tarde a todos, Estou com um problema em um loop. Tenho duas matrizes de 480 por 216 com latitudes e longitudes e quero selecionar dentre estas somente as que estão dentro de determinado limite (latLim e lonLim), que são pares. Estou usando: lat <- read.table(file="lat.txt") lon <- read.table(file="lon.txt") library(R.matlab) # para ler .mat sx <- readMat('SX.mat',maxLength=NULL, fixNames=TRUE,verbose=F,sparseMatrixClass='SparseM') # limite de longitude lonSX <- sx$SX[3,1,1] lonlim <- as.numeric(lonSX$Lon[1:130]) # limite de latitude latSX <- sx$SX[4,1,1] latlim <- as.numeric(latSX$Lat[1:130]) #### latA <- lonA <- matrix(NA,480,216) for(i in 1:(dim(lat)[1])){ for(j in 1:(dim(lon)[2])){ if (c(lat[i,j],lon[i,j]) > min(latLim,lonLim) # seleciona a lat/lon só para a área do polígono & c(lat[i,j],lon[i,j]) < max(latLim,lonLim)) latA[i,j] <- lat[i,j] lonA[i,j] <- lon[i,j] } } Mas a sintaxe não está correta pois eu não estou sabendo dizer que cada par latLim,lonLim é um delimitador de lat e lon. Se alguém puder me dar uma mãozinha, por favor. Os arquivos estão em anexo. Obrigada, Heloise --- Oc. Heloise Pavanato Pós-graduação em Oceanogra Biológica Instituto de Oceanografia Universidade Federal do Rio Grande

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Re: [R-br] desempenho de um modelo linear a partir de valores previstos e outros dados
by Gilenio Borges Fernandes 20 Ago '12

20 Ago '12

Prezado Pedro Emmanuel A. A. do Brasil Talvez a função cv.lm do pacote DAAG possa lhe ajudar Vejas os códigos abaixo #cv.lm {DAAG} R Documentation #Cross-Validation for Linear Regression #Description #This function gives internal and cross-validation measures of #predictive accuracy for ordinary linear regression. The data #are randomly assigned to a number of ‘folds’. Each fold is removed, #in turn, while the remaining data is used to re-fit the regression #model and to predict at the deleted observations. # x <- c(30,20,60,80,40,50,60,30,70,60) y <- c(73,50,128,170,87,108,135,69,148,132) a=data.frame(x,y);attach(a) mod<-lm(y ~ x) mod summary(mod) anova(mod) model.frame(mod) predict(mod, se.fit = TRUE) library(DAAG) cv.lm(df = a, form.lm = formula(y ~ x), m=3, dots = FALSE, seed=29, plotit=TRUE, printit=TRUE) Boa sorte Gilenio Fernandes Em 9 de agosto de 2012 10:36, <r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br> escreveu: > Enviar submissões para a lista de discussão R-br para > r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > > Para se cadastrar ou descadastrar via WWW, visite o endereço > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > ou, via email, envie uma mensagem com a palavra 'help' no assunto ou > corpo da mensagem para > r-br-request(a)listas.c3sl.ufpr.br > > Você poderá entrar em contato com a pessoa que gerencia a lista pelo > endereço > r-br-owner(a)listas.c3sl.ufpr.br > > Quando responder, por favor edite sua linha Assunto assim ela será > mais específica que "Re: Contents of R-br digest..." > > > Tópicos de Hoje: > > 1. Re: Como estimar R2 de modelo linear a partir de previsões em > novos dados? (Ivan Bezerra Allaman) > 2. Re: Erro nls: matriz gradiente singular com estimativas de > parâmetros iniciais (Ivan Bezerra Allaman) > 3. Correlação de pearson (Marcelo Claro de Souza) > 4. Re: Correlação de pearson (FHRB Toledo) > 5. Re: Correlação de pearson (Marcelo Claro de Souza) > 6. bibliog para estudo, preferencialmente em R. (Cleber N.Borges) > 7. Re: Correlação de pearson (Paulo Justiniano) > 8. Re: Erro nls: matriz gradiente singular com estimativas de > parâmetros iniciais (Gustavo Dias Azevedo) > 9. Re: Como estimar R2 de modelo linear a partir de previsões em > novos dados? (Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil) > 10. Re: Como estimar R2 de modelo linear a partir de previsões em > novos dados? (Fernando Colugnati) > 11. Re: Como estimar R2 de modelo linear a partir de previsões em > novos dados? (Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil) > 12. Regressão (kaue veras) > 13. Re: Erro nls: matriz gradiente singular com estimativas de > parâmetros iniciais (Gustavo Dias Azevedo) > 14. Re: Regressão (Walmes Zeviani) > 15. Re: Erro nls: matriz gradiente singular com estimativas de > parâmetros iniciais (Benilton Carvalho) > 16. Re: Regressão (kaue veras) > 17. Re: Como estimar R2 de modelo linear a partir de previsões em > novos dados? (Fernando Colugnati) > > > ---------------------------------------------------------------------- > > Message: 1 > Date: Wed, 8 Aug 2012 08:13:25 -0700 (PDT) > From: Ivan Bezerra Allaman <ivanalaman(a)yahoo.com.br> > To: R Brasil <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> > Subject: Re: [R-br] Como estimar R2 de modelo linear a partir de > previsões em novos dados? > Message-ID: > <1344438805.53229.YahooMailNeo(a)web161803.mail.bf1.yahoo.com> > Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1" > > Bom dia Pedro! > > Tu concordas comigo que a partir do momento que ajustastes um modelo por > meio de uma amostra, o modelo irá fazer uma estimativa da variável resposta > independentemente de qual amostra você utilize (desde que os pontos estejam > dentro do intervalo no qual o modelo foi ajustado é claro) com aquela > precisão no qual foi construído o modelo. Se vc utilizar um modelo ajustado > com a amostra w1 e depois usar o modelo para fazer estimativas com a > amostra w2, estas estimativas foram estimadas com a precisão dada no > primeiro ajuste. Se você realmente, quer avaliar o ajuste do modelo feito > com a amostra w1 e depois com a amostra w2 é simples, basta ajustar um > modelo feito com a amostra w1 e depois ajustar outro modelo feito com a > amostra w2 e comparar os R2, embora não vejo muito sentido nisso, pois é > claro, que os valores serão diferentes sempre, pois é aquela velha > história, se retirarmos 'n' amostras de uma população e retirarmos de cada > amostra a > média, estas médias serão diferentes obviamente pelo simples processo de > amostragem. > > Abraço! > > (S,f,P) > Allaman > > > > \begin{signature} > <<>>= > Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman > Universidade Estadual de Santa Cruz > Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas > Ilhéus/BA - Brasil > Fone: +55 73 3680-5596 > E-mail: ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com > @ > \end{signature} > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120808/5d962bb8/atta… > > > > ------------------------------ > > Message: 2 > Date: Wed, 8 Aug 2012 08:18:33 -0700 (PDT) > From: Ivan Bezerra Allaman <ivanalaman(a)yahoo.com.br> > To: R Brasil <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> > Subject: Re: [R-br] Erro nls: matriz gradiente singular com > estimativas de parâmetros iniciais > Message-ID: > <1344439113.80614.YahooMailNeo(a)web161805.mail.bf1.yahoo.com> > Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1" > > Se você indicou exatamente os valores não deveria dar erro!! Perceba que > primeiro vc nos informa o seguinte modelo: > > y = K*x(^a)*w(^b)/(z^c) > > e depois na função você informa outro modelo: > > modelo <- > nls(y~K*(x^a)*(w^b)*(z^c),data=dados,start=list(K=1,a=0.33,b=0.66,c=-1.33)) > > Provavelmente o erro deve ser este!! > > (S,f,P) > Allaman > > > \begin{signature} > <<>>= > Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman > Universidade Estadual de Santa Cruz > Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas > Ilhéus/BA - Brasil > Fone: +55 73 3680-5596 > E-mail: ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com > @ > \end{signature} > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120808/ff73f34f/atta… > > > > ------------------------------ > > Message: 3 > Date: Wed, 8 Aug 2012 08:25:20 -0700 (PDT) > From: Marcelo Claro de Souza <marcelo_claro(a)yahoo.com.br> > To: Rbr <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> > Subject: [R-br] Correlação de pearson > Message-ID: > <1344439520.35595.YahooMailNeo(a)web160106.mail.bf1.yahoo.com> > Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1" > > Estou rodando minhas correlações de Pearson segundo modelo abaixo: > > a=c(1,2,3,4,5,6) > b=c(10,13,7,6,8,9) > c=c(12,15,16,22,30,15) > d=c(5,6,7,8,9,10) > x=cbind(a,b,c,d) > x=data.frame(x) > cor(x,method='pearson') > É possível determinar o número de casas decimais que será exibido na > matriz de correlações? > Muito obrigado. > > > Marcelo Claro de Souza > > Biologist, PhD student in Plant Biology > Institute of Bioscience - UNESP, Brazil > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120808/7b4d9d17/atta… > > > > ------------------------------ > > Message: 4 > Date: Wed, 8 Aug 2012 12:35:04 -0300 > From: FHRB Toledo <fernandohtoledo(a)gmail.com> > To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br, Marcelo Claro de Souza > <marcelo_claro(a)yahoo.com.br> > Subject: Re: [R-br] Correlação de pearson > Message-ID: > <CAN55XP7rHnW0QrOKuGa8FfYQfkn-Lri3uunTd= > oPaPj9wHzPvw(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1" > > Acho que não é exatamente o que você quer, mas... > > round(cor(x, method = 'pearson'), dig = 4) > > 2012/8/8 Marcelo Claro de Souza <marcelo_claro(a)yahoo.com.br> > > > Estou rodando minhas correlações de Pearson segundo modelo abaixo: > > > > a=c(1,2,3,4,5,6) > > b=c(10,13,7,6,8,9) > > c=c(12,15,16,22,30,15) > > d=c(5,6,7,8,9,10) > > x=cbind(a,b,c,d) > > x=data.frame(x) > > cor(x,method='pearson') > > > > É possível determinar o número de casas decimais que será exibido na > > matriz de correlações? > > Muito obrigado. > > > > Marcelo Claro de Souza > > Biologist, PhD student in Plant Biology > > Institute of Bioscience - UNESP, Brazil > > > > > > _______________________________________________ > > R-br mailing list > > R-br(a)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. > > > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120808/2053a3cb/atta… > > > > ------------------------------ > > Message: 5 > Date: Wed, 8 Aug 2012 08:37:11 -0700 (PDT) > From: Marcelo Claro de Souza <marcelo_claro(a)yahoo.com.br> > To: FHRB Toledo <fernandohtoledo(a)gmail.com> > Cc: Rbr <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br> > Subject: Re: [R-br] Correlação de pearson > Message-ID: > <1344440231.27198.YahooMailNeo(a)web160106.mail.bf1.yahoo.com> > Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1" > > Olá Fernando, > Acho que não fui bem claro na pergunta, mas era isso mesmo. > Muito obrigado. > > > Marcelo Claro de Souza > > Biologist, PhD student in Plant Biology > Institute of Bioscience - UNESP, Brazil > > > > > ________________________________ > De: FHRB Toledo <fernandohtoledo(a)gmail.com> > Para: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br; Marcelo Claro de Souza < > marcelo_claro(a)yahoo.com.br> > Enviadas: Quarta-feira, 8 de Agosto de 2012 12:35 > Assunto: Re: [R-br] Correlação de pearson > > > Acho que não é exatamente o que você quer, mas... > round(cor(x, method = 'pearson'), dig = 4) > > > 2012/8/8 Marcelo Claro de Souza <marcelo_claro(a)yahoo.com.br> > > Estou rodando minhas correlações de Pearson segundo modelo abaixo: > > > > > >a=c(1,2,3,4,5,6) > >b=c(10,13,7,6,8,9) > >c=c(12,15,16,22,30,15) > >d=c(5,6,7,8,9,10) > >x=cbind(a,b,c,d) > >x=data.frame(x) > >cor(x,method='pearson') > > > >É possível determinar o número de casas decimais que será exibido na > matriz de correlações? > >Muito obrigado. > > > > > >Marcelo Claro de Souza > > > >Biologist, PhD student in Plant Biology > >Institute of Bioscience - UNESP, Brazil > > > > > >_______________________________________________ > >R-br mailing list > >R-br(a)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. > > > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120808/63478da2/atta… > > > > ------------------------------ > > Message: 6 > Date: Wed, 08 Aug 2012 12:46:19 -0300 > From: "Cleber N.Borges" <klebyn(a)yahoo.com.br> > To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > Subject: [R-br] bibliog para estudo, preferencialmente em R. > Message-ID: <502289CB.2000600(a)yahoo.com.br> > Content-Type: text/plain; charset=ISO-8859-1; format=flowed > > Prezados, > Boa Tarde, > > Peço por gentileza indicações de Referencias Bibliograficas > para 02 tópicos de estatística, que são: > > 1) Intervalo de confiança de uma prevalência; > 2) Análise não paramétrica para respostas subjetivas/discretas. > > Acredito que o primeiro seja referente à Epidemologia, porém nunca > estudei nada a respeito. > Caso alguém puder confirmar que o termo 'Prevalência' seja usual, > ficaria grato. > Eu sou químico de formação, porém tenho uns 30 livros de estatística > e nunca me deparei com esses 02 tópicos. > > Agradeço antecipadamente por qualquer ajuda. > Obrigado. > > Cleber N.Borges > > > > > ------------------------------ > > Message: 7 > Date: Wed, 8 Aug 2012 13:54:15 -0300 (BRT) > From: Paulo Justiniano <paulojus(a)leg.ufpr.br> > To: Rbr <r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br>, Marcelo Claro de Souza > <marcelo_claro(a)yahoo.com.br> > Subject: Re: [R-br] Correlação de pearson > Message-ID: <alpine.DEB.2.00.1208081353380.7502(a)pataxo.est.ufpr.br> > Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"; Format="flowed" > > options()$digits > format() > prettynum() > > e funcoes relacionadas nas documentacoes destas podem fazer o que deseja > > > > > On Wed, 8 Aug 2012, Marcelo Claro de Souza wrote: > > > Estou rodando minhas correlações de Pearson segundo modelo abaixo: > > > > a=c(1,2,3,4,5,6) > > b=c(10,13,7,6,8,9) > > c=c(12,15,16,22,30,15) > > d=c(5,6,7,8,9,10) > > x=cbind(a,b,c,d) > > x=data.frame(x) > > cor(x,method='pearson') > > > > É possível determinar o número de casas decimais que será exibido na > matriz de correlações? > > Muito obrigado. > > > > Marcelo Claro de Souza > > Biologist, PhD student in Plant Biology > > Institute of Bioscience - UNESP, Brazil > > > > > > > > ------------------------------ > > Message: 8 > Date: Wed, 8 Aug 2012 14:25:42 -0300 > From: Gustavo Dias Azevedo <gustavoazevedo(a)id.uff.br> > To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br, Ivan Bezerra Allaman > <ivanalaman(a)yahoo.com.br> > Subject: Re: [R-br] Erro nls: matriz gradiente singular com > estimativas de parâmetros iniciais > Message-ID: > <CAG2s6y_7ERWh6pfK5D70_ZP4JRwRXm05SdE4r= > EwMWAYNNiORw(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1" > > Foi apenas um erro meu de digitação. O modelo correto encontra-se como > escrito na função: (y~K*(x^a)*(w^b)*(z^c). > > Em 8 de agosto de 2012 12:18, Ivan Bezerra Allaman > <ivanalaman(a)yahoo.com.br>escreveu: > > > Se você indicou exatamente os valores não deveria dar erro!! Perceba que > > primeiro vc nos informa o seguinte modelo: > > > > y = K*x(^a)*w(^b)/(z^c) > > > > e depois na função você informa outro modelo: > > > > modelo <- nls(y~K*(x^a)*(w^b)* > > (z^c),data=dados,start=list(K=1,a=0.33,b=0.66,c=-1.33)) > > > > Provavelmente o erro deve ser este!! > > > > (S,f,P) > > Allaman > > * > > * > > \begin{signature} > > <<>>= > > Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman > > Universidade Estadual de Santa Cruz > > Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas > > Ilhéus/BA - Brasil > > Fone: +55 73 3680-5596 > > E-mail: ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com > > @ > > \end{signature} > > > > _______________________________________________ > > R-br mailing list > > R-br(a)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. > > > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120808/249cec6a/atta… > > > > ------------------------------ > > Message: 9 > Date: Wed, 8 Aug 2012 18:52:20 -0300 > From: Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil > <emmanuel.brasil(a)gmail.com> > To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br, Ivan Bezerra Allaman > <ivanalaman(a)yahoo.com.br> > Subject: Re: [R-br] Como estimar R2 de modelo linear a partir de > previsões em novos dados? > Message-ID: > <CAFfGvy+cVsO=j= > g6j5p3tVJB5-DB9WW-ajB6SJhqU5ZFtqwT6w(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1" > > Ivan, > > Entendi o seu comentario mas isso nao me serve. Eu nao quero outro modelo. > O que eu quero e saber se a qualidade das previsoes no futuro sem mantem > como no ajuste inicial. > Caso sejam piores, o modelo inicial necessita de calibracao. > No pacote rms ha as fucoes val.prob e val.surv que o fazem para modelos > logisticos e para os modelos de sobrevivencia,mas mao encontrei para os > mpdelos lineares. > > Se eu vou utilizar esses modelos para prever eventos em pacientes que serao > avaliados no futuro eu gostaria de saber o quanto esse modelo e bom para > esse fim. Por isso me interessa as previsoes no w2 muito mais o que as > previsoes no w1 pelo mesmo modelo. > > Pedro Brasil > via Android (:)= > Em 08/08/2012 12:13, "Ivan Bezerra Allaman" <ivanalaman(a)yahoo.com.br> > escreveu: > > > Bom dia Pedro! > > > > Tu concordas comigo que a partir do momento que ajustastes um modelo por > > meio de uma amostra, o modelo irá fazer uma estimativa da variável > resposta > > independentemente de qual amostra você utilize (desde que os pontos > estejam > > dentro do intervalo no qual o modelo foi ajustado é claro) com aquela > > precisão no qual foi construído o modelo. Se vc utilizar um modelo > ajustado > > com a amostra w1 e depois usar o modelo para fazer estimativas com a > > amostra w2, estas estimativas foram estimadas com a precisão dada no > > primeiro ajuste. Se você realmente, quer avaliar o ajuste do modelo feito > > com a amostra w1 e depois com a amostra w2 é simples, basta ajustar um > > modelo feito com a amostra w1 e depois ajustar outro modelo feito com a > > amostra w2 e comparar os R2, embora não vejo muito sentido nisso, pois é > > claro, que os valores serão diferentes sempre, pois é aquela velha > > história, se retirarmos 'n' amostras de uma população e retirarmos de > cada > > amostra a média, estas médias serão diferentes obviamente pelo simples > > processo de amostragem. > > > > Abraço! > > > > (S,f,P) > > Allaman > > > > * > > * > > \begin{signature} > > <<>>= > > Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman > > Universidade Estadual de Santa Cruz > > Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas > > Ilhéus/BA - Brasil > > Fone: +55 73 3680-5596 > > E-mail: ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com > > @ > > \end{signature} > > > > _______________________________________________ > > R-br mailing list > > R-br(a)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. > > > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120808/53fe561d/atta… > > > > ------------------------------ > > Message: 10 > Date: Wed, 8 Aug 2012 20:37:15 -0300 > From: Fernando Colugnati <fcolugnati(a)gmail.com> > To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > Cc: Ivan Bezerra Allaman <ivanalaman(a)yahoo.com.br> > Subject: Re: [R-br] Como estimar R2 de modelo linear a partir de > previsões em novos dados? > Message-ID: > <CAOLzYt0-4qFRTNRz-XPYuQAagvG11mwt_t= > uhDxMAeG5WkRruA(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1" > > Pedro, me desculpe, mas conceitualmente isso não faz sentido do ponto de > vista frequentista que vc está empregando. No máximo vc conseguirá bandas > de confiança para extrapolações e interpolações a partir dos seus dados, e > verificar se as "previsões com novos dados" (que não são previsões no > sentido que vc está querendo) caem dentro destas bandas. o que isso > significa, não sei ao certo. Na verdade técnicas como Análise Discriminante > e modelos de clasificação utilizam este tipo de abordagem como validação do > modelo, a chamada Crossvalidation, mas mesmo lá, são feitas apenas medidas > de "acerto" nas classificações, dado que se sabe o estado real das > observações desta nova amostra (eg: Doente e Não Doente). > > "quero e saber se a qualidade das previsoes no futuro sem mantem como no > ajuste inicial" . Isso não vai acontecer, principalmente se seus novos > dados estiverem em uma amplitude diferente de observação (algo que o Ivan > já apontou no email dele). > > Este seu raciocínio me parece muito mais algo Bayesiano....aliás, modelos > de regressão para prognóstico de pacientes é algo muito pouco preconizado, > vide literatura (Bland, Altman, Greenland, Rothman, etc...). > > Abs > > > Em 8 de agosto de 2012 18:52, Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil > < > emmanuel.brasil(a)gmail.com> escreveu: > > > Ivan, > > > > Entendi o seu comentario mas isso nao me serve. Eu nao quero outro > modelo. > > O que eu quero e saber se a qualidade das previsoes no futuro sem mantem > > como no ajuste inicial. > > Caso sejam piores, o modelo inicial necessita de calibracao. > > No pacote rms ha as fucoes val.prob e val.surv que o fazem para modelos > > logisticos e para os modelos de sobrevivencia,mas mao encontrei para os > > mpdelos lineares. > > > > Se eu vou utilizar esses modelos para prever eventos em pacientes que > > serao avaliados no futuro eu gostaria de saber o quanto esse modelo e > bom > > para esse fim. Por isso me interessa as previsoes no w2 muito mais o que > as > > previsoes no w1 pelo mesmo modelo. > > > > Pedro Brasil > > via Android (:)= > > Em 08/08/2012 12:13, "Ivan Bezerra Allaman" <ivanalaman(a)yahoo.com.br> > > escreveu: > > > >> Bom dia Pedro! > >> > >> Tu concordas comigo que a partir do momento que ajustastes um modelo por > >> meio de uma amostra, o modelo irá fazer uma estimativa da variável > resposta > >> independentemente de qual amostra você utilize (desde que os pontos > estejam > >> dentro do intervalo no qual o modelo foi ajustado é claro) com aquela > >> precisão no qual foi construído o modelo. Se vc utilizar um modelo > ajustado > >> com a amostra w1 e depois usar o modelo para fazer estimativas com a > >> amostra w2, estas estimativas foram estimadas com a precisão dada no > >> primeiro ajuste. Se você realmente, quer avaliar o ajuste do modelo > feito > >> com a amostra w1 e depois com a amostra w2 é simples, basta ajustar um > >> modelo feito com a amostra w1 e depois ajustar outro modelo feito com a > >> amostra w2 e comparar os R2, embora não vejo muito sentido nisso, pois é > >> claro, que os valores serão diferentes sempre, pois é aquela velha > >> história, se retirarmos 'n' amostras de uma população e retirarmos de > cada > >> amostra a média, estas médias serão diferentes obviamente pelo simples > >> processo de amostragem. > >> > >> Abraço! > >> > >> (S,f,P) > >> Allaman > >> > >> * > >> * > >> \begin{signature} > >> <<>>= > >> Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman > >> Universidade Estadual de Santa Cruz > >> Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas > >> Ilhéus/BA - Brasil > >> Fone: +55 73 3680-5596 > >> E-mail: ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com > >> @ > >> \end{signature} > >> > >> _______________________________________________ > >> R-br mailing list > >> R-br(a)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. > >> > > > > _______________________________________________ > > R-br mailing list > > R-br(a)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. > > > > > > -- > Fernando A.B. Colugnati > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120808/363fbe30/atta… > > > > ------------------------------ > > Message: 11 > Date: Thu, 9 Aug 2012 09:27:36 -0300 > From: Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil > <emmanuel.brasil(a)gmail.com> > To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > Subject: Re: [R-br] Como estimar R2 de modelo linear a partir de > previsões em novos dados? > Message-ID: > < > CAFfGvyLB1A6mJkMEDJzGFpW_zw+RxBZ9NnaWiDAZjNR0qAfaeQ(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1" > > Amigos de R, > > Conceitualmente falando, a unica coisa que eu poderia comentar é essa ideia > não é minha. Ha uma literatura extensa a respeito de modelos para predição. > > Vide > > http://books.google.com.br/books?id=kHGK58cLsMIC&printsec=frontcover&dq=cli… > > ou > > > http://books.google.com.br/books?id=kMyXEJEtFmkC&printsec=frontcover&dq=dia… > > Dentro de modelos de predição clinica ou ferramentas de suporte a decisão, > ha conceitos como desenvolvimento ou ajuste de modelos, calibração ou > penalização de modelos, validação interna, e validação externa. Essa ultima > pode ser validação cruzada, temporal, ou simultanea propriamente dita. > > Imaginem que há um modelo em que estima a probabilidade de um sujeito ser > portador de uma doença de transmissão aérea. Com esse modelo o médico pode > decidir se o paciente ficará em isolamento respiratorio ou não na chegada > do paciente no hospital. Mas percebam que o modelo foi desenvolvido em > outros pacientes. O que interessa nesse momento é se para este paciente em > particular o modelo funcionará razoavelmente. O que representa essa ideia é > a validação externa, e isso vai alem representação da população pela > amostra ou de características da amostra. Geralmente o desempenho dos > modelos em validação externa é pior que o desempenho no ajuste inicial. > Isso é o superajuste, que parece ser muito frequente em modelos para > predição, e é por isso que se recomenda a calibração de modelos para uso em > predição. Essas ideias possuem analogia com o aprendizado, validação e > simulação de redes neurais. > > Mais uma vez a pergunta inicial. Eu encontrei funções que fazem a > estimativa de desempenho de modelo em valores previstos pelos modelos em > outros dados para logisticos e sobrevivencia, mas não encontrei para > modelos lineares. Alguem poderia me indicar alguma forma de estimar o > desempenho de um modelo linear a partir de valores previstos e outros > dados? > > Abraço forte, > > Dr. Pedro Emmanuel A. A. do Brasil > Curriculum Lattes: http://lattes.cnpq.br/6597654894290806 > Instituto de Pesquisa Clínica Evandro Chagas > Fundação Oswaldo Cruz > Rio de Janeiro - Brasil > Av. Brasil 4365, > CEP 21040-360, > Tel 55 21 3865-9648 > email: pedro.brasil(a)ipec.fiocruz.br > email: emmanuel.brasil(a)gmail.com > > ---Apoio aos softwares livres > www.zotero.org - gerenciamento de referências bibliográficas. > www.broffice.org ou www.libreoffice.org - textos, planilhas ou > apresentações. > www.epidata.dk - entrada de dados. > www.r-project.org - análise de dados. > www.ubuntu.com - sistema operacional > > > > Em 8 de agosto de 2012 20:37, Fernando Colugnati <fcolugnati(a)gmail.com > >escreveu: > > > Pedro, me desculpe, mas conceitualmente isso não faz sentido do ponto de > > vista frequentista que vc está empregando. No máximo vc conseguirá bandas > > de confiança para extrapolações e interpolações a partir dos seus dados, > e > > verificar se as "previsões com novos dados" (que não são previsões no > > sentido que vc está querendo) caem dentro destas bandas. o que isso > > significa, não sei ao certo. Na verdade técnicas como Análise > Discriminante > > e modelos de clasificação utilizam este tipo de abordagem como validação > do > > modelo, a chamada Crossvalidation, mas mesmo lá, são feitas apenas > medidas > > de "acerto" nas classificações, dado que se sabe o estado real das > > observações desta nova amostra (eg: Doente e Não Doente). > > > > "quero e saber se a qualidade das previsoes no futuro sem mantem como no > > ajuste inicial" . Isso não vai acontecer, principalmente se seus novos > > dados estiverem em uma amplitude diferente de observação (algo que o Ivan > > já apontou no email dele). > > > > Este seu raciocínio me parece muito mais algo Bayesiano....aliás, modelos > > de regressão para prognóstico de pacientes é algo muito pouco > preconizado, > > vide literatura (Bland, Altman, Greenland, Rothman, etc...). > > > > Abs > > > > > > Em 8 de agosto de 2012 18:52, Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do > Brasil > > <emmanuel.brasil(a)gmail.com> escreveu: > > > > Ivan, > >> > >> Entendi o seu comentario mas isso nao me serve. Eu nao quero outro > >> modelo. O que eu quero e saber se a qualidade das previsoes no futuro > sem > >> mantem como no ajuste inicial. > >> Caso sejam piores, o modelo inicial necessita de calibracao. > >> No pacote rms ha as fucoes val.prob e val.surv que o fazem para modelos > >> logisticos e para os modelos de sobrevivencia,mas mao encontrei para os > >> mpdelos lineares. > >> > >> Se eu vou utilizar esses modelos para prever eventos em pacientes que > >> serao avaliados no futuro eu gostaria de saber o quanto esse modelo e > bom > >> para esse fim. Por isso me interessa as previsoes no w2 muito mais o > que as > >> previsoes no w1 pelo mesmo modelo. > >> > >> Pedro Brasil > >> via Android (:)= > >> Em 08/08/2012 12:13, "Ivan Bezerra Allaman" <ivanalaman(a)yahoo.com.br> > >> escreveu: > >> > >>> Bom dia Pedro! > >>> > >>> Tu concordas comigo que a partir do momento que ajustastes um modelo > por > >>> meio de uma amostra, o modelo irá fazer uma estimativa da variável > resposta > >>> independentemente de qual amostra você utilize (desde que os pontos > estejam > >>> dentro do intervalo no qual o modelo foi ajustado é claro) com aquela > >>> precisão no qual foi construído o modelo. Se vc utilizar um modelo > ajustado > >>> com a amostra w1 e depois usar o modelo para fazer estimativas com a > >>> amostra w2, estas estimativas foram estimadas com a precisão dada no > >>> primeiro ajuste. Se você realmente, quer avaliar o ajuste do modelo > feito > >>> com a amostra w1 e depois com a amostra w2 é simples, basta ajustar um > >>> modelo feito com a amostra w1 e depois ajustar outro modelo feito com a > >>> amostra w2 e comparar os R2, embora não vejo muito sentido nisso, pois > é > >>> claro, que os valores serão diferentes sempre, pois é aquela velha > >>> história, se retirarmos 'n' amostras de uma população e retirarmos de > cada > >>> amostra a média, estas médias serão diferentes obviamente pelo simples > >>> processo de amostragem. > >>> > >>> Abraço! > >>> > >>> (S,f,P) > >>> Allaman > >>> > >>> * > >>> * > >>> \begin{signature} > >>> <<>>= > >>> Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman > >>> Universidade Estadual de Santa Cruz > >>> Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas > >>> Ilhéus/BA - Brasil > >>> Fone: +55 73 3680-5596 > >>> E-mail: ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com > >>> @ > >>> \end{signature} > >>> > >>> _______________________________________________ > >>> R-br mailing list > >>> R-br(a)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. > >>> > >> > >> _______________________________________________ > >> R-br mailing list > >> R-br(a)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. > >> > > > > > > > > -- > > Fernando A.B. Colugnati > > > > > > > > _______________________________________________ > > R-br mailing list > > R-br(a)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. > > > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120809/65b7b375/atta… > > > > ------------------------------ > > Message: 12 > Date: Thu, 9 Aug 2012 09:57:01 -0300 > From: kaue veras <kaueveras(a)gmail.com> > To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > Subject: [R-br] Regressão > Message-ID: > < > CAENvtmjB1QJK+_k3kyUNSNpU1N2JgQnXWzWeF4CzLYMuv2cD9g(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1" > > Bom dia caros colegas, > > Poderiam me dar uma ajuda? Eu gostaria de realizar dois tipos de > regressões, linear e múltipla, podem me orientar como posso realiza-las? > Através de algum pacote ou função? Acredito que não seja muito complicado, > até já realizei uma vez, mas não estou me lembrando como fiz. > > Desde já agradeço. > > Atenciosamente, > > Kauê P. Veras da Cunha > Estatística / 8º Período - UERJ > MSN: kaueveras(a)hotmail.com > E-mail: kaueveras(a)gmail.com > Cel: 8254-9601 > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120809/8faeea48/atta… > > > > ------------------------------ > > Message: 13 > Date: Thu, 9 Aug 2012 10:01:29 -0300 > From: Gustavo Dias Azevedo <gustavoazevedo(a)id.uff.br> > To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > Subject: Re: [R-br] Erro nls: matriz gradiente singular com > estimativas de parâmetros iniciais > Message-ID: > < > CAG2s6y8BLQZYO5GNVM3n84pGd0KmTLCvv0TW+rYoMCQjK1UqRw(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1" > > Alguém tem ideia de como resolver este problema? Será que o problema está > no modelo? > > Em 8 de agosto de 2012 14:25, Gustavo Dias Azevedo < > gustavoazevedo(a)id.uff.br > > escreveu: > > > Foi apenas um erro meu de digitação. O modelo correto encontra-se como > > escrito na função: (y~K*(x^a)*(w^b)*(z^c). > > > > Em 8 de agosto de 2012 12:18, Ivan Bezerra Allaman < > > ivanalaman(a)yahoo.com.br> escreveu: > > > >> Se você indicou exatamente os valores não deveria dar erro!! Perceba que > >> primeiro vc nos informa o seguinte modelo: > >> > >> y = K*x(^a)*w(^b)/(z^c) > >> > >> e depois na função você informa outro modelo: > >> > >> modelo <- nls(y~K*(x^a)*(w^b)* > >> (z^c),data=dados,start=list(K=1,a=0.33,b=0.66,c=-1.33)) > >> > >> Provavelmente o erro deve ser este!! > >> > >> (S,f,P) > >> Allaman > >> * > >> * > >> \begin{signature} > >> <<>>= > >> Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman > >> Universidade Estadual de Santa Cruz > >> Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas > >> Ilhéus/BA - Brasil > >> Fone: +55 73 3680-5596 > >> E-mail: ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com > >> @ > >> \end{signature} > >> > >> _______________________________________________ > >> R-br mailing list > >> R-br(a)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. > >> > > > > > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120809/014cc132/atta… > > > > ------------------------------ > > Message: 14 > Date: Thu, 9 Aug 2012 10:03:04 -0300 > From: Walmes Zeviani <walmeszeviani(a)gmail.com> > To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > Subject: Re: [R-br] Regressão > Message-ID: > <CAFU= > EkaDC8FVLvGvgTHBxbD5sffug_by394BNNOAo0pm40C6ww(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1" > > Kaue, > > http://zoonek2.free.fr/UNIX/48_R/09.html > > 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 > ========================================================================== > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120809/f1143ff7/atta… > > > > ------------------------------ > > Message: 15 > Date: Thu, 9 Aug 2012 14:13:08 +0100 > From: Benilton Carvalho <beniltoncarvalho(a)gmail.com> > To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > Subject: Re: [R-br] Erro nls: matriz gradiente singular com > estimativas de parâmetros iniciais > Message-ID: > < > CAO-arWMi_+55rRzm2gJLXdTbmPY9umDYoSayoyZ84QMvFRxv_Q(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset=ISO-8859-1 > > CMR.... > > > ------------------------------ > > Message: 16 > Date: Thu, 9 Aug 2012 10:21:02 -0300 > From: kaue veras <kaueveras(a)gmail.com> > To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > Subject: Re: [R-br] Regressão > Message-ID: > < > CAENvtmg43HxT8j-HVZJmMF5b242-iT87zJEvCftoQmYk9WT7Mg(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1" > > Muito obrigado Walmes, muito útil. > > Att, > > Kauê P. Veras da Cunha > Estatística / 8º Período - UERJ > MSN: kaueveras(a)hotmail.com > E-mail: kaueveras(a)gmail.com > Cel: 8254-9601 > > 2012/8/9 Walmes Zeviani <walmeszeviani(a)gmail.com> > > > Kaue, > > > > http://zoonek2.free.fr/UNIX/48_R/09.html > > > > 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 > > > ========================================================================== > > > > _______________________________________________ > > R-br mailing list > > R-br(a)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. > > > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120809/c3c6d5cb/atta… > > > > ------------------------------ > > Message: 17 > Date: Thu, 9 Aug 2012 10:36:50 -0300 > From: Fernando Colugnati <fcolugnati(a)gmail.com> > To: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > Subject: Re: [R-br] Como estimar R2 de modelo linear a partir de > previsões em novos dados? > Message-ID: > <CAOLzYt2qZhUq13hGsd5qXpGz8zwJ7tPF4cckP78= > QJo2NUJ4NQ(a)mail.gmail.com> > Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1" > > Bem, a sugestão que me parece mais pertinente é ver o que é utilizado para > estes modelos logísticos e de sobrevivência, e adapte para os lineares, > pensando que os outros dois modelos também são lineares a partir da > definição apropriada da família de distribuição e função link que vc > utiliza. A extensão para mim pareceria natural, dentro do framework de > GLMs. > > O R deve fornecer algo parecido em pacotes para CART, Redes Neurais, etc... > > Outra sugestão, veja como algumas fórmulas foram propostas para por exemplo > Filtração Glomerular para classificação do estágio doenças renais crônicas > (a partir da Creatinina), previsão de % de gordura por soma de pregas, > Framinghan, etc...são todos modelos deste tipo que vc parece buscar, e que > profissionais de saúde usam no dia e dia, e por mais críticas que possamos > ter como estatísticos a estes modelos, eles funcionam nos serviços. > > Mas certamente, a ideia do R2 sugerida, para mim não faz sentido. > > > Abs > > Em 9 de agosto de 2012 09:27, Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil > < > emmanuel.brasil(a)gmail.com> escreveu: > > > Amigos de R, > > > > Conceitualmente falando, a unica coisa que eu poderia comentar é essa > > ideia não é minha. Ha uma literatura extensa a respeito de modelos para > > predição. > > > > Vide > > > http://books.google.com.br/books?id=kHGK58cLsMIC&printsec=frontcover&dq=cli… > > > > ou > > > > > > > http://books.google.com.br/books?id=kMyXEJEtFmkC&printsec=frontcover&dq=dia… > > > > Dentro de modelos de predição clinica ou ferramentas de suporte a > decisão, > > ha conceitos como desenvolvimento ou ajuste de modelos, calibração ou > > penalização de modelos, validação interna, e validação externa. Essa > ultima > > pode ser validação cruzada, temporal, ou simultanea propriamente dita. > > > > Imaginem que há um modelo em que estima a probabilidade de um sujeito ser > > portador de uma doença de transmissão aérea. Com esse modelo o médico > pode > > decidir se o paciente ficará em isolamento respiratorio ou não na chegada > > do paciente no hospital. Mas percebam que o modelo foi desenvolvido em > > outros pacientes. O que interessa nesse momento é se para este paciente > em > > particular o modelo funcionará razoavelmente. O que representa essa > ideia é > > a validação externa, e isso vai alem representação da população pela > > amostra ou de características da amostra. Geralmente o desempenho dos > > modelos em validação externa é pior que o desempenho no ajuste inicial. > > Isso é o superajuste, que parece ser muito frequente em modelos para > > predição, e é por isso que se recomenda a calibração de modelos para uso > em > > predição. Essas ideias possuem analogia com o aprendizado, validação e > > simulação de redes neurais. > > > > Mais uma vez a pergunta inicial. Eu encontrei funções que fazem a > > estimativa de desempenho de modelo em valores previstos pelos modelos em > > outros dados para logisticos e sobrevivencia, mas não encontrei para > > modelos lineares. Alguem poderia me indicar alguma forma de estimar o > > desempenho de um modelo linear a partir de valores previstos e outros > dados? > > > > Abraço forte, > > > > Dr. Pedro Emmanuel A. A. do Brasil > > Curriculum Lattes: http://lattes.cnpq.br/6597654894290806 > > Instituto de Pesquisa Clínica Evandro Chagas > > Fundação Oswaldo Cruz > > Rio de Janeiro - Brasil > > Av. Brasil 4365, > > CEP 21040-360, > > Tel 55 21 3865-9648 > > email: pedro.brasil(a)ipec.fiocruz.br > > email: emmanuel.brasil(a)gmail.com > > > > ---Apoio aos softwares livres > > www.zotero.org - gerenciamento de referências bibliográficas. > > www.broffice.org ou www.libreoffice.org - textos, planilhas ou > > apresentações. > > www.epidata.dk - entrada de dados. > > www.r-project.org - análise de dados. > > www.ubuntu.com - sistema operacional > > > > > > > > Em 8 de agosto de 2012 20:37, Fernando Colugnati <fcolugnati(a)gmail.com > >escreveu: > > > > Pedro, me desculpe, mas conceitualmente isso não faz sentido do ponto de > >> vista frequentista que vc está empregando. No máximo vc conseguirá > bandas > >> de confiança para extrapolações e interpolações a partir dos seus > dados, e > >> verificar se as "previsões com novos dados" (que não são previsões no > >> sentido que vc está querendo) caem dentro destas bandas. o que isso > >> significa, não sei ao certo. Na verdade técnicas como Análise > Discriminante > >> e modelos de clasificação utilizam este tipo de abordagem como > validação do > >> modelo, a chamada Crossvalidation, mas mesmo lá, são feitas apenas > medidas > >> de "acerto" nas classificações, dado que se sabe o estado real das > >> observações desta nova amostra (eg: Doente e Não Doente). > >> > >> "quero e saber se a qualidade das previsoes no futuro sem mantem como no > >> ajuste inicial" . Isso não vai acontecer, principalmente se seus novos > >> dados estiverem em uma amplitude diferente de observação (algo que o > Ivan > >> já apontou no email dele). > >> > >> Este seu raciocínio me parece muito mais algo Bayesiano....aliás, > modelos > >> de regressão para prognóstico de pacientes é algo muito pouco > preconizado, > >> vide literatura (Bland, Altman, Greenland, Rothman, etc...). > >> > >> Abs > >> > >> > >> Em 8 de agosto de 2012 18:52, Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do > >> Brasil <emmanuel.brasil(a)gmail.com> escreveu: > >> > >> Ivan, > >>> > >>> Entendi o seu comentario mas isso nao me serve. Eu nao quero outro > >>> modelo. O que eu quero e saber se a qualidade das previsoes no futuro > sem > >>> mantem como no ajuste inicial. > >>> Caso sejam piores, o modelo inicial necessita de calibracao. > >>> No pacote rms ha as fucoes val.prob e val.surv que o fazem para modelos > >>> logisticos e para os modelos de sobrevivencia,mas mao encontrei para os > >>> mpdelos lineares. > >>> > >>> Se eu vou utilizar esses modelos para prever eventos em pacientes que > >>> serao avaliados no futuro eu gostaria de saber o quanto esse modelo e > bom > >>> para esse fim. Por isso me interessa as previsoes no w2 muito mais o > que as > >>> previsoes no w1 pelo mesmo modelo. > >>> > >>> Pedro Brasil > >>> via Android (:)= > >>> Em 08/08/2012 12:13, "Ivan Bezerra Allaman" <ivanalaman(a)yahoo.com.br> > >>> escreveu: > >>> > >>>> Bom dia Pedro! > >>>> > >>>> Tu concordas comigo que a partir do momento que ajustastes um modelo > >>>> por meio de uma amostra, o modelo irá fazer uma estimativa da variável > >>>> resposta independentemente de qual amostra você utilize (desde que os > >>>> pontos estejam dentro do intervalo no qual o modelo foi ajustado é > claro) > >>>> com aquela precisão no qual foi construído o modelo. Se vc utilizar um > >>>> modelo ajustado com a amostra w1 e depois usar o modelo para fazer > >>>> estimativas com a amostra w2, estas estimativas foram estimadas com a > >>>> precisão dada no primeiro ajuste. Se você realmente, quer avaliar o > ajuste > >>>> do modelo feito com a amostra w1 e depois com a amostra w2 é simples, > basta > >>>> ajustar um modelo feito com a amostra w1 e depois ajustar outro modelo > >>>> feito com a amostra w2 e comparar os R2, embora não vejo muito sentido > >>>> nisso, pois é claro, que os valores serão diferentes sempre, pois é > aquela > >>>> velha história, se retirarmos 'n' amostras de uma população e > retirarmos de > >>>> cada amostra a média, estas médias serão diferentes obviamente pelo > simples > >>>> processo de amostragem. > >>>> > >>>> Abraço! > >>>> > >>>> (S,f,P) > >>>> Allaman > >>>> > >>>> * > >>>> * > >>>> \begin{signature} > >>>> <<>>= > >>>> Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman > >>>> Universidade Estadual de Santa Cruz > >>>> Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas > >>>> Ilhéus/BA - Brasil > >>>> Fone: +55 73 3680-5596 > >>>> E-mail: ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com > >>>> @ > >>>> \end{signature} > >>>> > >>>> _______________________________________________ > >>>> R-br mailing list > >>>> R-br(a)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. > >>>> > >>> > >>> _______________________________________________ > >>> R-br mailing list > >>> R-br(a)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. > >>> > >> > >> > >> > >> -- > >> Fernando A.B. Colugnati > >> > >> > >> > >> _______________________________________________ > >> R-br mailing list > >> R-br(a)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. > >> > > > > > > _______________________________________________ > > R-br mailing list > > R-br(a)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. > > > > > > -- > Fernando A.B. Colugnati > -------------- Próxima Parte ---------- > Um anexo em HTML foi limpo... > URL: < > http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120809/8b10f55f/atta… > > > > ------------------------------ > > _______________________________________________ > R-br mailing list > R-br(a)listas.c3sl.ufpr.br > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > > > Fim da Digest R-br, volume 18, assunto 8 > **************************************** > -- Gilenio Borges Fernandes Universidade Federal da Bahia Instituto de Matemática Departamento de Estatística Av. Adhemar de Barros, s/n – Ondina. 40.170-110 - Salvador - BA, Brasil Tel.: (071)3283-6280/6336 Fax: (071)3283-6276 URL: http://lattes.cnpq.br/6764860618464860

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