Fevereiro 2016 - R-br

Gráfico Pareto
by ana paula coelho madeira 18 Fev '16

18 Fev '16

Prezados, boa noite! Construí um gráfico de Pareto utilizando a função paretoPlot e a saída é da forma: Gostaria de fazer uma das seguintes alterações: 1) Apresentar as barras na horizontal; ou 2) Colocar as estimativas na vertical ( para não ficar tão difícil de visualizar). Desde já agradeço. Att., Ana Paula

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Re: [R-br] Obtenção de Valores em Pontos de Arquivo Raster
by Éder Comunello 18 Fev '16

18 Fev '16

Senhores, bom dia! Também tenho interesse no uso de dados dessa natureza, sendo assim, aproveitei o código do Yuri e as dicas do Thiago pra fazer um exercício. Deixo o script que utilizei, caso possa ser útil. ### <code r> setwd("D:/Temp") sapply(c("raster", "sp", "ncdf4"), require, char=T) url0 <- "https://drive.google.com/file/d/0B6tnaf2fmoCcOXhnRDIxWnM5UDA/view" browseURL(url0) ### 266 Mb dir(patt="\\.nc") fn <- "Rs_daily_UT_Brazil_v2_20070101_20131231.nc" download.file(url1, fn, mode="wb") # nc <- nc_open(fn); names(nc[['var']]) ### inspeção de conteúdo # r <- raster(fn); dim(r); object.size(r) ### importará somente primeiro layer s <- stack(fn, varname="Rs") dim(s); print(object.size(s), units="Mb") ### 2557 layers (datas), 30.4 Mb POI <- SpatialPoints(cbind(lon=c(-47.5,-47.5,-44.5,-40), lat=c(-18.5,-19.5,-20.5,-22))) proj4string(POI) <- proj4string(s) e <- extract(s, POI, method= "bilinear", df=T) #ou method="simple" dim(e); head(e[,1:5]) e2 <- t(e[-1]) ### inverte, retirando a primeira coluna (ID) dim(e2) ### [1] 2557 4 head(e2, 3) # [,1] [,2] [,3] [,4] # X2007.01.01 11.67222 12.36980 8.660182 NA # X2007.01.02 17.28591 14.08362 9.963414 NA # X2007.01.03 15.78652 12.72562 10.278209 NA tail(e2, 3) # [,1] [,2] [,3] [,4] # X2013.12.29 23.22835 23.38377 19.95641 NA # X2013.12.30 18.80989 21.45013 16.14789 NA # X2013.12.31 19.01340 17.74833 20.40014 NA ### Comparação de métodos de extração (utilizando primeiro layer) sp1 <- as(s[[1]], "SpatialPixelsDataFrame") over(POI, sp1)[,1] data.frame(POI@coords, over = over(POI, sp1)[,1], bil = extract(s[[1]], POI, method= "bilinear", df=T)[,2], simp = extract(s[[1]], POI, method= "simple", df=T)[,2]) # lon lat over bil simp # 1 -47.5 -18.5 11.586952 11.672215 11.639958 # 2 -47.5 -19.5 12.564141 12.369798 11.964512 # 3 -44.5 -20.5 8.624653 8.660182 7.975467 # 4 -40.0 -22.0 NA NA NaN ### Visualizando os dois primeiros pontos crop <- crop(s[[1]], extent(-48, -47, -20, -18)) image(crop, asp=T) text(crop, lab=round(getValues(crop), 6), cex=.5); points(POI, pch=20, cex=2) ### over pega à esquerda, simple à direita e bilinear interpola. ### </code> ================================================ Éder Comunello PhD Student in Agricultural Systems Engineering (USP/Esalq) Brazilian Agricultural Research Corporation (Embrapa) Dourados, MS, Brazil [22 16.5'S, 54 49.0'W] Em 15 de fevereiro de 2016 15:19, Thiago V. dos Santos < thi_veloso(a)yahoo.com.br> escreveu: > Oi Yury, > > > Pelo que entendi, você quer ter certeza que o código está realmente > extraindo as informações de que você precisa. > > Nesse caso a melhor opção seria usar o ncview para extrair a serie > temporal da coordenada que você precisa, e então comparar com os valores > que o seu código recuperou do arquivo. > > Veja a seguir um código que adaptei do seu para comparar a série temporal > extraída pelo seu código com a que eu extrai do ponto adjacente (-47.375 e > -18.375) usando o ncview. Para rodar a parte final desse código você vai > precisar do arquivo que eu anexei a essa mensagem. > > Antes, algumas observações sobre o seu código: > > 1) Você não precisa usar o comando raster, precisa usar apenas o comando > stack. A diferença é que o comando raster carrega apenas uma "fatia" do > arquivo netcdf, ao passo que o comando stack carrega toda a "pilha". Para > ilustrar: você está trabalhando com um arquivo de radiação, cujas medidas > vão de 1 de janeiro de 2007 a 31 de dezembro de 2013. Usando o comando > raster, você carrega apenas a primeira fatia dos dados, que seria o dia 1 > de janeiro/07. Usando o comando stack vc "empilha" todas as fatias de dados > - de 1 jan/07 a 31 dec/13 - em uma só variável (que tem o nome de 's' no > seu código). > > 2) Para definir os pontos de seu interesse, você precisa apenas do > cbind... Isso já fornece para o comando "extract" as informações que ele > precisa. O comando SpatialPoints serve apenas para converter aquelas > coordenadas em pontos georeferenciados. (experimente dar um plot(sp) pra > ver o que acontece). Qualquer um dos dois funciona para o comando > "extract", mas vc não precisa necessariamente dessa linha no seu código. > > 3) As coordenadas desse arquivo netcdf não coincidem exatamente com as > coordenadas que você busca. Por exemplo, você busca o ponto (-47.5 e > -18.5), mas as coordenadas mais próximas no arquivo são -47.375 e -47.625 > na longitude e -18.375 e -18.625 na latitude. Como a coordenada que você > busca não "cai" exatamente dentro de uma célula do arquivo, o comando > extract vai fazer uma média das 4 células adjacentes e entregar esse valor. > Note que última coordenada que você passou cai no oceano, cujos valores no > arquivo são inválidos. Por isso a última coluna do dataframe mostra apenas > NA's. > > Veja a comparação entre os dados extraídos pelo pacote raster e pelo > visualizador ncview: > > -------------------------------------- > #carrega pacote > library(raster) > > #carrega arquivo netcdf, especificando a variável desejada (util caso haja > mais de uma) > s <- stack("~/Downloads/Rs_daily_UT_Brazil_v2_20070101_20131231.nc", > varname="Rs") > > #criar lista de pontos a serem extraidos os valores de Rs > longitude <- c(-47.5,-47.5,-44.5,-40) > latitude <- c(-18.5,-19.5,-20.5,-22) > xy <- cbind(longitude,latitude) > > #extração dos valores > e <- extract(s, xy, method= "bilinear", df=T) > > # Melhorar aparencia do data frame > df <- data.frame(t(e)[-1,]) > head(df) > > # Abre output de texto do ncview para comparacao > ncv <- read.csv('~/Downloads/ncview.dump', header=F, skip=4, sep='') > head(ncv) > > # Cria um plot simples comparando os valores, apenas para inspecao visual > avalia <- data.frame(df$X1, ncv$V2) > plot(df$X1, ncv$V2) > > > -------------------------------------- > > Uma nota que vale a pena mencionar, sobre esse conjunto de dados que você > está usando, é que ele já foi criado a partir de dados observados. Por > sinal, junto de cada arquivo de dados existe um arquivo complementar com as > medidas de erro associadas à espacialização (interpolação) dos dados. Se me > lembro bem, essas medidas de erro são: distância da estação mais próxima e > erro médio quadrático da medida do ponto em relação a essa estação. > Vale a pena dar uma olhada no paper que descreve esse conjuntos de dados: > http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/joc.4518/abstract. > > O primeiro autor, Alexandre, é quem produziu esse conjunto de dados. > Caso você esteja planejando "validar" esses dados, pode valer mais a pena > investir tempo na leitura do paper e utilização das medidas de erro. (e eu > digo "pode" porque não conheço o objetivo final). > > > Era essa a validação do código que você buscava? > > Hope this helps, > -- Thiago V. dos Santos > > PhD student > Land and Atmospheric Science > University of Minnesota > > > On Monday, February 15, 2016 7:09 AM, Yury Duarte < > yurynepomuceno(a)gmail.com> wrote: > > > > Bom dia colegas programadores. > > Estive trabalhando na obtenção de de dados climáticos a partir de um > arquivo de extensão .nc, com um gride de 0,25 grau para todo o território > nacional. > Minha necessidade é de extrair essas informações climáticas, dia a dia, em > formato numérico para alguns pontos específicos do mapa, que irão coincidir > com os pontos das estações meteorológicas de onde coletei os dados > observados. > Após algumas tentativas e com algumas ajudas dos colegas, cheguei no > código que segue ao final do texto junto com o link para baixar o arquivo > analisado. > Gostaria de validar esse código, pois não estou familiarizado com esse > tipo de arquivo e com o pacote do R que usei para abri-lo. Como não conheço > o conteúdo do arquivo, também não sei se houve uma limitação na > visualização da saída do comando View(e) pelo R. > Desde já, agradeço pela ajuda de todos! > > Link para download do arquivo: > > https://drive.google.com/file/d/0B6tnaf2fmoCcOXhnRDIxWnM5UDA/view > > > Código do R: > > #seleção de diretorio > setwd("C:/Users/user/Desktop/Novo_BD") > #seleção de pacote > library(raster) > #seleção do arquivo de interesse > r=raster("Rs_daily_UT_Brazil_v2_19800101_19891231.nc") > #seleção da variavel de interesse dentro do arquivo > s=stack("Rs_daily_UT_Brazil_v2_19800101_19891231.nc", varname="Rs") > #criar lista de pontos a serem extraidos os valores de Rs > longitude=c(-47.5,-47.5,-44.5,-40) > latitude=c(-18.5,-19.5,-20.5,-22) > xy=cbind(longitude,latitude) > sp=SpatialPoints(xy) > #extração dos valores > e=extract(s, sp, method= "bilinear", df=T) #ou method="simple" > #View(e) > # Consertar data frame > df=data.frame(t(e)[,]) > View(df) > > > > > Yury Duarte > Engenheiro Agrônomo - ESALQ/USP > > _______________________________________________ > 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 forne� c�igo > m�imo reproduz�el. > _______________________________________________ > 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. >

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Automatização de contrastes pela combinação de níveis para PERMANOVA
by ASANTOS 17 Fev '16

17 Fev '16

Caros Listeiros, Eu estava tentando adaptar uma rotina do Walmes para geração de uma matriz de combinação de níveis para ajustes de modelos GLM, só que para PERMANOVA, criados pela função adonis () do pacote vegan, sem sucesso, na minha tentativa a rotina já não funciona na geração da LSmatrix do pacote doBy e gostria de saber se alguém poderia olhar o meu CRM abaixo e dar uma luz? #Pacotes require(vegan) require(doBy) require(wzRfun) require(multcomp) #Dados artificiais data(mite) A = c(rep(c(0), 30), rep(c(1), 30)) B = rep(c(rep(c(0), 15), rep(c(1), 15)), 2) A <- as.factor(A) B <- as.factor(B) species <- mite[1:60,] # Ajuste da PERMANOVA com índice de Jaccard man.com<-adonis(species ~ A * B, method = "jaccard",permutations=999) man.com #Criação da interação entre os fatores A_B<- interaction(A, B) levels(A_B) do.call(rbind, strsplit(levels(A_B), "\\.")) #Novos ajustes g0 <- adonis(species ~ A * B, method = "jaccard",permutations=999) g1 <- adonis(species ~ A_B, method = "jaccard",permutations=999) #Criação da matriz de comparação M <- LSmatrix(g0, effect=c("A","B")) data.frame(g0=M%*%coef(g0), g1=coef(g1)) str(M) grid <- attr(M, "grid") #Matriz de contrastes B <- "b" A <- "a" spl <- interaction(grid[,2]) i <- 1:nrow(grid) l <- split(i, f=spl) contr <- lapply(l, function(row){ ## Contrast matrix parwise a <- apc(M[row,], lev=levels(d[,2])) rownames(a) <- paste(spl[row[1]], rownames(a), sep="/") return(a) }) contr <- do.call(rbind, contr) contr #Contrastes com pacote multcomp summary(glht(g0, linfct=contr), test=adjusted(type="fdr")) Obrigado, -- ====================================================================== Alexandre dos Santos Proteção Florestal IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso Campus Cáceres Caixa Postal 244 Avenida dos Ramires, s/n Bairro: Distrito Industrial Cáceres - MT CEP: 78.200-000 Fone: (+55) 65 8132-8112 (TIM) (+55) 65 9686-6970 (VIVO) e-mails:alexandresantosbr@yahoo.com.br alexandre.santos(a)cas.ifmt.edu.br Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680 OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722 Researchgate: https://www.researchgate.net/profile/Alexandre_Santos10 LinkedIn: https://br.linkedin.com/in/alexandre-dos-santos-87961635 ======================================================================

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Mapas no R - para iniciantes
by Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil 17 Fev '16

17 Fev '16

Amigos de R, Estou me envolvendo num projeto em que um dos resultados interessantes seria fazer um ou mais mapas como na função SpatialEpi::plotmap. install.packages(SpatialEpi) library(SpatialEpi) example(plotmap) Eu não tenho qualquer intimidade com análise espacial, isso é novidade pra mim. Estamos elaborando alguns versões preliminares do formulário de coleta, que será aplicado por entrevistadores a pacientes quando estes forem atendidos em unidades de saúde. A minha pergunta é: que informação é necessaria para poder gerar um mapa como esse? Entendi que para gerar o grafico ha informações referentes aos limites dos municípios, há informação referente a incidênica em cada município e há uma localizaçao do município. Se eu quiser por example fazer uma mapa do Brasil, eu consigo fazer a partir dos endereços (rua + cidade + estado + cep) contidos nos formulários? se for possível, há alguma ferramenta para gerar coordenandas espaciais a partir do endereço? Se não for possível, qua informações seriam necessárias? Lembrando que se com coordenadas de GPS inviabiliza o projeto. Pretendo investir um tempo nesse ano pra estudar os caminhos pra isso, mas agora eu preciso mesmo é um bizu para montar a proposta de formulário inicial. Se puderem indicar um tutorial, ou algum texto para iniciantes eu tambem agradeceria. Abraço forte, Pedro Brasil

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irkernel: native R kernel for the Jupyter/IPython interactive notebook.
by nei 17 Fev '16

17 Fev '16

Oi Pessoal, Vi essa mensagem em uma lista Debian e resolvi compartilhar: Um Abraço, Markos ======================================================================= irkernel: native R kernel for the Jupyter/IPython interactive notebook. This allows you to run R code in a notebook directly (and capture plot output, autocomplete code, etc). See [1], [2] [1]:http://irkernel.github.io/ [2]:http://jupyter.org/ =======================================================================

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Importação de planilha de contingência
by Marie-Christine . 17 Fev '16

17 Fev '16

Olá, Estou querendo fazer uma análise RLQ pelo pacote ade4. Para isso, preciso fazer uso de diversas funções do pacote, tais como dudi.coa(), dudi.hillsmith() e dudi.pca().Para fazer esta análise necessito usar três planilhas diferentes, cada qual está no formato de contingência (vide exemplo do pacote com o banco de dados ''aravo'').Entretanto estou com problemas para importar as minhas planilhas do excel (que já estão no formato de tabela de contingência) e aplicar essas funções em cima delas.Sempre que importo, o R atribui um ''X'' no lugar da primeira célula da minha planilha, aonde, contudo, não deveria constar nada.Já tentei usar a função ftable() e read.xls(), mas não consegui aplicá-las. Alguém teria alguma solução para resolver o meu problema? Att., Marie Diese E-Mail wurde von einem virenfreien Computer gesendet, der von Avast geschützt wird.www.avast.com

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Alteração do Gráfico
by ana paula coelho madeira 17 Fev '16

17 Fev '16

Prezados, boa tarde! Construí uma gráfico de Pareto utilizando a função paretoPlot e a saída é da forma: Gostaria de fazer uma das seguintes alterações: 1) Apresentar as barras na horizontal; ou 2) Colocar as estimativas na vertical ( para não ficar tão difícil de visualizar). Desde já agradeço. Att., Ana Paula

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Rmarkdow - Script Walmes
by Fernando Antonio de souza 17 Fev '16

17 Fev '16

Caros colegas, ha algum tempo postei uma dúvida sobre o Rmarkadow na lista. O Walmes me respondeu co um bash script para compilar arquivo através do terminal. Acontece que este script utiliza o comando "purl -n" o qual não possuo em meu sistema (Debian 8). Já procurei na internet e não encontrei nenhuma referência a este comando. Alguém sabe me informar de onde ele é oriundo?E como obtê-lo? att Fala do Walmes: "Eu uso o Emacs para edição de documentos R. Para compilar eu abro um terminal e dou instrução lá. Antes eu abria um terminal do linux e chamava o R dentro. Hoje já uso um shell script que facilita bem mais as coisas. Segue o shell script. Dentro tem o comentário logo no topo de como fazer o link simbólico." ## COMEÇA ARQUIVO render #!/bin/bash # Seguir as intruções aqui # https://github.com/rstudio/rmarkdown/blob/master/PANDOC.md para criar # links simbólicos para o pandoc. No caso, tem-se que fazer # $ sudo ln -s /usr/lib/rstudio/bin/pandoc/pandoc /usr/local/bin # $ sudo ln -s /usr/lib/rstudio/bin/pandoc/pandoc-citeproc /usr/local/bin # para poder usar esse bash. #----------------------------------------------------------------------------- # Compilar *.Rmd para *.html com rmarkdown::render. # Walmes Zeviani #----------------------------------------------------------------------------- echo echo "=============================================================================" echo "Compilando *.Rmd para *.html com rmarkdown::render." echo " Walmes Zeviani" echo "=============================================================================" echo ##----------------------------------------------------------------------------- ## http://stackoverflow.com/questions/402377/using-getopts-in-bash-shell-scrip… Options=$@ Optnum=$# _usage() { #-------------------------------------------- # Shows how use. cat <<EOF render $Options $* Usage: render <[options]> file file Is a filename with extension *.Rmd. Options: -h --help Show this message -p --purl To purl the file EOF } if [ $# = 0 ]; then _usage; fi #----------------------------------------------------------------------------- # NOTE: This requires GNU getopt. On Mac OS X and FreeBSD, you have to # install this separately. TEMP=`getopt -o hp --long help,purl -n 'render' -- "$@"` if [ $? != 0 ] ; then echo "Terminating." >&2 ; exit 1 ; fi # Note the quotes around `$TEMP': they are essential! eval set -- "$TEMP" PURL= while true; do case "$1" in -h | --help ) _usage break exit 1 ;; -p | --purl ) PURL=true shift ;; -- ) shift; break ;; * ) _usage break exit 1 ;; esac done INPUT=$1 case "$INPUT" in *.Rmd ) echo; echo "Running rmarkdown::render(\"$INPUT\")."; echo Rscript -e "require(knitr); require(rmarkdown); render(\"$INPUT\")" ;; *) echo "The file $INPUT has a non supported file extension." exit 1 ;; esac if [[ "$PURL" == "true" ]] then purl -n $INPUT fi ##----------------------------------------------------------------------------- ## Para fazer em batelada. ## for file in `ls *.Rmd` ## do ## rmarkdownRender -p $file ## done ## FIM DO ARQUIVO render Esse arquivo "render" você pode deixar na sua pasta "/bin" do linux. Tem que dar permissão de execussão. Suponha que o arquivo seja criado num lugar qualquer então execute esses passos. $ ls -l render ## Lista permissões. $ chmod +x render ## Permite execução. $ ls -l render ## Lista novamente. $ sudo cp render /bin ## Copia para a pasta /bin $ render nome_do_arquivo.Rmd ## Modo de usar. Eu na verdade prefiro deixar meus shell numa pasta própria ao inves da /bin. Vamos supor que seja a /home/bashs. Você só precisa adicionar o PATH ao conjunto de paths monitorados. Se faz isso incluindo a seguinte linha dentro do seu arquivo /home/walmes/.bashrc export PATH=$PATH:/home/walmes/bashs/ À disposição. Walmes. _______________________________________________ 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 Souza Zootecnista, DSc. Produção Animal e-mail:nandodesouza@gmail.com https://producaoanimalcomr.wordpress.com/ ========================================================================

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paretoPlot
by ana paula coelho madeira 16 Fev '16

16 Fev '16

Prezados, boa tarde! Estou utilizando o pacote "qualityTools" para plotar o gráfico de Pareto. O gráfico apresenta as colunas na vertical , gostaria de saber se é possível alterar essa visualização. Desde já agradeço Att., Ana Paula

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Erro no ajuste usando nls()
by Michelle Bau Graczyk 16 Fev '16

16 Fev '16

Caros, boa tarde, Eu estou fazendo um ajuste não linear usando nls mas o resultado que ele dá é uma curva de ajuste com concavidade invertida da que eu preciso. Já tentei usar o gnm() mas não consegui, fiquei confusa. Alguém poderia me dar uma dica? Muito obrigada, Michelle > dput(meanCurtose) c(12.6411612236072, 12.4796294865894, 11.7837399107729, 9.3366244767958, 8.78234352198318, 8.80804015042667, 7.95307495971197, 7.32343842457161, 8.14299654574164, 7.70975671017602, 8.18694316251001, 7.80329447515565, 7.34631424875244, 7.36272816078658, 7.51141407180884, 7.2984543038216, 7.18798034231446, 7.39050028173958, 7.38081189490019, 6.95713316227877, 7.63791968455754, 7.87986509970493, 7.73055700377501, 7.70222565081336, 7.30022411141346, 7.4083910760296, 8.00578570236547, 7.93193221955052, 6.64327337064239, 6.68647106547987, 6.3000528994051, 6.54137808760309, 7.48995510261887, 6.54309655530203, 7.52087344933623, 7.42164647655176, 6.92162268458166, 7.77143984793159, 7.20394459256519, 7.83235593399696, 6.83302649488445, 7.62258779095348, 6.38055427433855, 8.05998045599357, 7.46958190677157, 7.60765302681021, 8.80234303007986, 6.68187705863027, 8.21926338640429, 7.08617024720737, 7.08317235004987, 7.41892957604937, 7.16982143599, 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