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0 & 0 e 1 & 1
by Luiz Roberto Martins Pinto 01 Abr '16

01 Abr '16

Por que 0 & 0 [1] FALSE mas 1 & 1 [1] TRUE ? Não entendi por que (-2:2) & (-2:2) [1] TRUE TRUE *FALSE* TRUE TRUE Luiz Roberto. Luiz Roberto Martins Pinto Prof. Pleno/DCET/UESC Laboratório de Estatística Computacional Universidade Estadual de Santa Cruz Ilhéus-Bahia-Brasil luizroberto.uesc(a)gmail.com skype: lrmpinto http://lattes.cnpq.br/2732314327604831

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"Unmelt" data frame
by Jefferson Ferreira-Ferreira 31 Mar '16

31 Mar '16

Pessoal, estou com uma questão aberta no stackoverflow. Se alguém puder ajudar, eu ficaria muito grato! http://stackoverflow.com/questions/36271393/r-unmelt-a-melted-dataframe-bac… -- *Jefferson Ferreira-Ferreira* Geógrafo – GEOPROCESSAMENTO IDSM | Coordenadoria de TI Jefferson.ferreira(a)mamiraua.org.br *Instituto de Desenvolvimento Sustentável Mamirauá* Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação Telefone: +55 97 3343-9710 *Google Maps* - Mapas deste e-mail: Exibir mapa ampliado <https://maps.google.com.br/maps?q=-3.355557,-64.731151&ll=-3.355471,-64.731…> *Contatos particulares:* *(55) 9615-0100*

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Nova library ssmn
by Clécio da Silva Ferreira 30 Mar '16

30 Mar '16

Prezados, gostaria de divulgar a library confeccionada pelo Luis Benites Sanchez e por mim, baseada nas distribuições SSMN. ssmn: Skew Scale Mixtures of Normal Distributions Performs the EM algorithm for regression models using Skew Scale Mixtures of Normal Distributions. Version: 1.0 Author: Luis Benites Sanchez and Clecio da Silva Ferreira Atenciosamente, Prof. Clécio da Silva Ferreira Depto de Estatística - UFJF Tel: (32) 2102-3306 Página: www.ufjf.br/clecio_ferreira

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Teste de diferça entre proporções via loop
by Wagner Tassinari 29 Mar '16

29 Mar '16

Olá pessoal, tudo bem ? Estou querendo rodar um teste de diferença entre proporções em várias linhas do meu banco de dados, daí gostaria de saber como poderia rodar de uma vez só, através de um loop, esse comando e gerar uma coluna só com os p-valores. Veja como estõa tentando fazer abaixo: O comando seria esse: prop.test(x = c(x1, x2), n = c(n1, n2), correct = FALSE) O banco seria dessa forma: AREA X1 X2 N p_valor 1 1982 9416 11398 ? 2 6546 4084 10630 ? 3 3418 667 4085 ? 4 1503 4408 5911 ? 5 966 339 305 ? AREA1 <- prop.test(x = c(1982, 9416), n = c(11398, 11398), correct = FALSE) AREA1$p.value AREA2 <- prop.test(x = c(6546, 4084), n = c(10630, 10630), correct = FALSE) AREA2$p.value AREA3 <- prop.test(x = c(3418, 667), n = c(4085, 4085), correct = FALSE) AREA3$p.value ... Obrigado -- Wagner S. Tassinari Departamento de Matemática Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro. BR-465, Km 7 - Seropedica, RJ - Brasil CEP: 23890-000 Skype: wagner.tassinari wtassinari(a)gmail.com tassinari(a)ufrrj.br ------------------------------------------------------- "Statistical thinking will one day be as necessary for efficient citizenship as the ability to read and write." (H.G.Wellis)

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Criando um fatorial completo com dados desbalanceados
by ASANTOS 29 Mar '16

29 Mar '16

Prezados Listeiros, Gostaria de criar um fatorial completo entre 4 tratamentos com dados desbalanceados usando a função gen.factorial() com o pacote AlgDesign. Alguém poderia me ajudar, segue CRM abaixo: #Dados artificiais tratamentos_b <- gl(4, 15, labels = paste("t", 1:3, sep=""))## Dados balanceados tratamentos_nb <- gl(1, 30, labels = paste("t", 4, sep="")) ### Dados desbalanceados tratamentos<-as.character(tratamentos_b,tratamentos_nb) sp <- cbind(c(rnorm(10, 5, 0.25), rnorm(50, 2.5, 0.25)), rnorm(60, 2.5, 0.25), c(rnorm(10, 12, 0.25), rnorm(50, 2.5, 0.25)), rnorm(60, 2.5, 0.25)) colnames(sp) <- c("sp1", "sp2", "sp3", "sp4") dados<-data.frame(sp,tratamentos) ## Criando o fatorial completo require(AlgDesign) contr2df2 <-AlgDesign::gen.factorial(dados$tratamentos, TRUE, varNames=c("T1_2", "T1_3", "T1_4", "T2_3", "T2_4", "T3_4")) contr2df2 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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Função para criar agrupamento de variáveis em função do valor de p
by ASANTOS 28 Mar '16

28 Mar '16

Prezados Listeiros, Gostaria de uma ajuda do grupo para criação de uma função para criação de uma variável dados$groups, em função da significância de res$aov.tab$Pr=> 0.05, de maneira que níveis de fatores iguais serão fundidos, como no exemplo abaixo onde trat1 e trat2 são iguais e vão ficar trat1_trat2, e os não significativos ficam do mesmo jeito, sem alteração. O output desejado esta no final do meu CRM, não estou conseguindo chegar a resultados satisfatórios com a função ifelse (res$aov.tab$Pr=> 0.05) { ... Alguém teria alguma sugestão? ### <code r> require(vegan) #Fator trat <- gl(3, 15, labels = paste("t", 1:3, sep="")) # Variáveis resposta set.seed(124) sp <- cbind(c(rnorm(10, 5, 0.25), rnorm(35, 5, 0.25)), rnorm(45, 2.5, 0.25), c(rnorm(10, 4.5, 0.25), rnorm(35, 5, 0.25)), rnorm(45, 5, 0.25)) colnames(sp) <- c("sp1", "sp2", "sp3", "sp4") #Comparações contrasts(trat) <- cbind(c(0,1,0),c(0,0,1)) trat_c <- model.matrix(~ trat)[, -1] trat1_trat2 <- trat_c[, 1] trat1_trat3 <- trat_c[, 2] res <- adonis(sp ~ trat1_trat2 + trat1_trat3, method = "euclidean", perm = 999) res # Tentativa de função ifelse (res$aov.tab$Pr=> 0.05) { dados$groups = ## dificultade aqui para agrupar os fatores não significativos , dados$groups = dados$trat } # Output desejado trat sp1 sp2 sp3 sp4 groups [1,] 1 4.653732 2.490977 4.236323 5.382113 trat1_trat2 [2,] 1 5.009581 2.254713 4.604529 4.842553 trat1_trat2 [3,] 1 4.809242 2.391435 4.675318 4.732977 trat1_trat2 [4,] 1 5.053077 2.483129 4.561690 5.311215 trat1_trat2 [5,] 1 5.356384 2.745474 4.616074 5.114969 trat1_trat2 ... # 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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XLConnect no R-studio
by Luciana Barbosa 28 Mar '16

28 Mar '16

Mudei de computador, e instalei Rx64 3.24 e Ri386 3.2.4, porém quando fui usar a biblioteca XLConnect no Ri386 3.2.4 funciona normalmente, porém para o Rx64 3.24 e o Rstudio aparece sempre o mesmo erro, mesmo fazendo atualizações ou seguindo o que pede para ser feito, parece que é incompatibilidade no JAVA, gostaria de voltar a usar o Rstudio. Por favor alguém pode ajudar-me? Essa é a mensagem que aparece: > library(XLConnect) Carregando pacotes exigidos: XLConnectJars Error : .onLoad falhou em loadNamespace() para 'rJava', detalhes: chamada: fun(libname, pkgname) erro: No CurrentVersion entry in Software/JavaSoft registry! Try re-installing Java and make sure R and Java have matching architectures. Error: package ‘XLConnectJars’ could not be loaded

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Análise em Trilha
by Alisson Lucrécio 27 Mar '16

27 Mar '16

Caro Colegas, Boa tarde. Estou tentando estimar os efeitos indiretos pelo pacote lavaan, mas o resultado estão diferentes dos efeitos indiretos estimados pelo pacote agricolae. Algum colega saberia o porquê essa diferença? Por exemplo: Correlação do EC com AUDPC é -0,34. Efeito direto = -0,195 e somatório dos efeitos = -0.340. Correlação do Ca com AUDPC é -0,49. Efeito direto = -0.369 e somatório dos efeitos = -0.476. Para Ca o somatório dos efeitos (-0.476) é menor do que a correção (-0,49). Isso poder os efeitos indiretos foram menores dos que estimados pelo pacote agricolae. Obrigado. -- Alisson Lucrecio da Costa # CMR library(agricolae) library(lavaan) data(wilt) data(soil) db <- merge(wilt, soil, by = "place") db <- db[ ,c("EC", "Ca", "K2", "Cu", "AUDPC")] # Agricolae y <- db[,5] x <- db[,-5] cor_y <- correlation(y, x)$correlation cor_x <- correlation(x)$correlation path_analysis <- path.analysis(cor_x, cor_y) # Lavaan model <- ' # model AUDPC ~ a1*EC + a2*Ca + a3*K2 + a4*Cu # mediators EC ~ b1*Ca EC ~ b2*K2 EC ~ b3*Cu Ca ~ b4*K2 Ca ~ b5*Cu K2 ~ b6*Cu # indirect effects ind_EC_by_Ca := a2*b1 ind_EC_by_K2 := a3*b2 ind_EC_by_Cu := a4*b3 ind_Ca_by_EC := a1*b1 ind_Ca_by_K2 := a3*b4 ind_Ca_by_Cu := a4*b5 ind_K2_by_EC := a1*b2 ind_K2_by_Ca := a2*b4 ind_K2_by_Cu := a4*b6 ind_Cu_by_EC := a1*b3 ind_Cu_by_Ca := a2*b5 ind_Cu_by_K2 := a3*b6 # total effects total_EC := a1 + (a2*b1 + a3*b2 + a4*b3) total_Ca := a2 + (a1*b1 + a3*b4 + a4*b5) total_K2 := a3 + (a1*b2 + a2*b4 + a4*b5) total_Cu := a4 + (a1*b3 + a2*b5 + a3*b6) ' model_fit <- sem(model, sample.cov = db_cor, sample.nobs = 13) summary(model_fit, standardized=TRUE, fit.measures = TRUE)

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RES: Funcoes de ligacao inverse e power(-1) no modelo gama/glm
by Davi Butturi-Gomes 24 Mar '16

24 Mar '16

Boa noite prezado Gilênio. Acrescente as seguintes linhas ao seu programa: mod3<-glm(y~x,family=Gamma(link=log),data=a) summary(mod3) Com isso vc pode verificar que as estimativas do mod1 e do mod3 são idênticas. Pelo que entendi, o argumento lambda da função (de ligação) power precisa ser não-negativo, pois o comportamento é o mesmo para todos os valores menores ou iguais a 0, isto é, age com uma função de ligação logarítmica. Espero ter ajudado. Att, Davi Butturi-Gomes De: R-br [mailto:r-br-bounces@listas.c3sl.ufpr.br] Em nome de Gilenio Borges Fernandes Enviada em: quinta-feira, 24 de março de 2016 17:04 Para: r-br(a)listas.c3sl.ufpr.br Assunto: [R-br] Funcoes de ligacao inverse e power(-1) no modelo gama/glm Prezados(as) Para modelos lineares generalizados, o R oferece opções "inverse" e "power(-1)" para funções de ligação da distribuição gama. No meu entendimento, estas duas opções deveriam produzir os mesmos resultados de ajuste. Mas isso não acontece. veja o CMR seguinte. Alguém poderia me comentar essa situação? rm(list=ls(all=TRUE)) a=structure(list(x = c(0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 5), y = c(5, 7, 9, 7, 10, 8, 13, 11, 15, 19, 13, 21, 33, 22, 47, 33, 59)), .Names = c("x", "y"), row.names = c(NA, -17L ), class = "data.frame") attach(a) mod1<-glm(y ~ x,family=Gamma(link=power(-1)),data=a) summary(mod1) mod2<-glm(tvida~1,family=Gamma(link=inverse),data=a) summary(mod2) Grato Gilênio Borges Fernandes Professor Associado IV (Aposentado) Professor Adjunto A (Substituto) 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)3283-6340/6341/6337 Fax: (071)3283-6336 Skype: gilenio.fernandes Lattes: http://lattes.cnpq.br/6764860618464860

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Funcoes de ligacao inverse e power(-1) no modelo gama/glm
by Gilenio Borges Fernandes 24 Mar '16

24 Mar '16

Prezados(as) Para modelos lineares generalizados, o R oferece opções "inverse" e "power(-1)" para funções de ligação da distribuição gama. No meu entendimento, estas duas opções deveriam produzir os mesmos resultados de ajuste. Mas isso não acontece. veja o CMR seguinte. Alguém poderia me comentar essa situação? rm(list=ls(all=TRUE)) a=structure(list(x = c(0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 5), y = c(5, 7, 9, 7, 10, 8, 13, 11, 15, 19, 13, 21, 33, 22, 47, 33, 59)), .Names = c("x", "y"), row.names = c(NA, -17L ), class = "data.frame") attach(a) mod1<-glm(y ~ x,family=Gamma(link=power(-1)),data=a) summary(mod1) mod2<-glm(tvida~1,family=Gamma(link=inverse),data=a) summary(mod2) Grato Gilênio Borges Fernandes Professor Associado IV (Aposentado) Professor Adjunto A (Substituto) 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)3283-6340/6341/6337 Fax: (071)3283-6336 Skype: gilenio.fernandes Lattes: http://lattes.cnpq.br/6764860618464860

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