Oi Walmes, 

São 10 blocos, 5 deles em remansos e outros cinco em corredeiras.

Em cada bloco existem dois plots colocados lado a lado, sendo um com exclusão elétrica e outro sem exclusão (ou seja, controle). Dentro de cada um desses dois plots existem substratos de acrílico lisos e rugosos.

Preciso avaliar o efeito do habitat (remansos x corredeiras), o efeito da exclusão (exclusão x controle) e o efeito do tipo de substrato (liso x rugoso) levando em conta o design em spli-plot.

Ficou mais claro? 

Obrigada,
Fabiana






Em 13 de dezembro de 2011 17:38, <r-br-request@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
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 11. Re: Categorização de variáveis (Edson Lira)


----------------------------------------------------------------------

Message: 1
Date: Tue, 13 Dec 2011 12:25:13 -0200
From: Fabiana Schneck <fabiana.schneck@gmail.com>
To: r-br <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>
Subject: [R-br] split-plot
Message-ID:
       <CALjK-AcaG3AELQAOopMDZ1X7oFYOzNg4957pn3-3BG9J+t07oA@mail.gmail.com>
Content-Type: text/plain; charset="windows-1252"

Prezados colegas,

tenho um experimento com o seguinte design split-plot:

fator 'ambiente': 5 corredeiras e 5 remansos
em cada plot de 'ambiente' (num total de 10) há outro fator: 'peixes' com
dois tratamentos: exclusão e controle
ainda, dentro de cada sub-plot do fator 'peixes' existe o fator 'substrato'
com dois tratamentos: liso e rugoso.

A variável resposta é quantidade de clorofila em cada unidade experimental
(cada substrato).
Um exemplo dos dados:



clorofila

ambiente

peixes

substrato

bloco

0.114

1

1

1

1

0.160

1

1

2

1

0.126

1

2

1

1

0.149

1

2

2

1

0.068

1

1

1

2

0.137

1

1

2

2

0.080

1

2

1

2

0.160

1

2

2

2
....
....

0.080

2

1

1

10

0.068

2

1

2

10

0.114

2

2

1

10

0.124

2

2

2

10

Considerei que os fatores 'peixes' e 'substrato' estão em blocos (10),
enquanto o fator 'ambiente' está acima dos blocos (5 blocos são no ambiente
corredeiras e 5 no ambiente remansos).

Analise os dados utilizando dois modelos distintos:

*aov (log(cloro)~(amb+peixes+substrato)^2+Error(bloco/peixes))*
*
*

Error: bloco

         Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)

amb        1 0.1162 0.11618   0.128 0.7297

Residuals  8 7.2599 0.90749



Error: bloco:peixes

          Df  Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)

peixes      1 2.96190 2.96190 14.6147 0.005069 **

amb:peixes  1 0.30121 0.30121  1.4862 0.257528

Residuals   8 1.62133 0.20267

---

Signif. codes:  0 ?***? 0.001 ?**? 0.01 ?*? 0.05 ?.? 0.1 ? ? 1



Error: Within

                Df Sum Sq Mean Sq F value   Pr(>F)

substrato         1 1.9924 1.99244 10.2620 0.005209 **

amb:substrato     1 0.0013 0.00134  0.0069 0.934840

peixes:substrato  1 0.5934 0.59335  3.0560 0.098473 .

Residuals        17 3.3007 0.19416


*
*
*lme(log(cloro)~(amb+peixes+**substrato)^2, random=~1|bloco/peixes))*

Linear mixed-effects model fit by REML
 Data: NULL
      AIC      BIC    logLik
 85.58484 100.5499 -32.79242

Random effects:
 Formula: ~1 | bloco
       (Intercept)
StdDev:   0.4197679

 Formula: ~1 | peixes %in% bloco
       (Intercept)  Residual
StdDev:  0.06522495 0.4406333

Fixed effects: log(cloro) ~ (amb + peixes + substrato)^2
                       Value Std.Error DF   t-value p-value
(Intercept)        -2.4342471 0.2647064 17 -9.196027  0.0000
amb2               -0.2929029 0.3611524  8 -0.811023  0.4408
peixes2             0.6142687 0.2448449  8  2.508808  0.0364
substrato2          0.6783940 0.2413448 17  2.810891  0.0120
amb2:peixes2        0.3471056 0.2847218  8  1.219104  0.2575
amb2:substrato2     0.0231237 0.2786810 17  0.082976  0.9348
peixes2:substrato2 -0.4871762 0.2786810 17 -1.748150  0.0985
 Correlation:
                  (Intr) amb2   peixs2 sbstr2 amb2:p2 amb2:s2
amb2               -0.682
peixes2            -0.462  0.229
substrato2         -0.456  0.223  0.329
amb2:peixes2        0.269 -0.394 -0.581  0.000
amb2:substrato2     0.263 -0.386  0.000 -0.577  0.000
peixes2:substrato2  0.263  0.000 -0.569 -0.577  0.000   0.000

Standardized Within-Group Residuals:
       Min          Q1         Med          Q3         Max
-2.42000225 -0.41789060 -0.02451742  0.44159262  1.87090777

Number of Observations: 40
Number of Groups:
           bloco peixes %in% bloco
              10                20



Tenho dúvidas se estou definindo de forma correta os modelos e também se
devo usar aov ou lme, uma vez que os resultados dos termos isolados diferem
entre as duas funções (porém os resultados são indênticos para as
interações).

Desde já obrigada pela atenção,

Fabiana

--
-----
Fabiana Schneck
Programa de Pós-Graduação em Ecologia
Universidade Federal do Rio Grande do Sul
CP 15007 - CEP 91501-970
Porto Alegre, RS, Brasil
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Message: 2
Date: Tue, 13 Dec 2011 06:30:03 -0800 (PST)
From: "Elias T. Krainski" <eliaskrainski@yahoo.com.br>
To: "r-br@listas.c3sl.ufpr.br" <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>
Subject: Re: [R-br] Transformar Variáveis discretas em Numeros
       Binários -> Pre-processamento para Redes Neurais
Message-ID:
       <1323786603.22667.YahooMailNeo@web114716.mail.gq1.yahoo.com>
Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"

Fernando, talvez eu não tenha entendido exatamente o que você quer. Veja dois exemplos, considerando as colunas 2 e 3 de 'warpbreaks' (disponivel no 'datasets', como o 'iris').


### Considerando que um 'factor' é um inteiro, apenas retiramos os 'levels', e vc pode manipular
### Se ha 3 ou mais classes, o resultado nao é binário, é inteiro de 1 ao número de classes
sapply(warpbreaks[,2:3], unclass)
sapply(warpbreaks[,2:3], unclass)-1


### converte em colunas binárias, como dummies em qualquer modelo regressão

### se há mais de duas classes, é criado mais de uma coluna
model.matrix(~wool + tension, warpbreaks)[,-1]

 
Att.

Elias T. Krainski


>________________________________
> De: Fernando Neto <fernandoneto7@gmail.com>
>Para: r-br@listas.c3sl.ufpr.br
>Enviadas: Segunda-feira, 12 de Dezembro de 2011 21:32
>Assunto: [R-br] Transformar Variáveis discretas em Numeros Binários -> Pre-processamento para Redes Neurais
>
>
>Boa noite, R-anos!
>Por favor, estou precisando ajustar os arquivos de uma base de dados para processamento de uma RNA.
>Estou usando a função decodeClassLabels(...) mas a operacao tá ficando muito custosa.
>Por exemplo
>__
>Masculino Programador
>Masculino Médico
>Feminino Programador
>__
>tem que ser
>__
>0 1     0 1
>1 0     1 0
>__
>
>
>Só que eu trato cada variável de cada vez. E acho que a operacao de concatenacao que eu uso:
>cbind(...) tá tornando a operacao custosa (além de que a memória passa de 2GB).
>
>
>PS.: eu faço o seguinte:
>
>
>for (i in (VETOR COM AS COLUNAS A SEREM TRANSFORMADAS)){
>    colAux = decodeClassLabels(vector[,i])
>   vector = vector [,-i]
>   vector = cbind(vector, colAux) 
>} 
>
>
>Alguém sugere algo?
>
>
>Muito grato!!!
>Fernando
>
>
>--
>----------------------------------------------------------------
>
>Fernando Neto
>Twitter: @fernandompneto
>Facebook: facebook.com/fernandompneto
>
>Tecnologia de Ponte
>http://tecnologiadeponte.blogspot.com
>----------------------------------------------------------------
>fmpn2 @ CIn - UFPE
>http://cin.ufpe.br/~fmpn2
>
>- Engenharia da Computação - Turma 2009.2 - CIn, UFPE.
>- Monitor de Estatistica e Probabilidade Para Engenharia da Computacao
>
>
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>R-br@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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Message: 3
Date: Tue, 13 Dec 2011 07:22:54 -0800 (PST)
From: Edson Lira <edinhoestat@yahoo.com.br>
To: R-br Lista <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>
Subject: [R-br] Rotina order
Message-ID:
       <1323789774.75434.YahooMailNeo@web160704.mail.bf1.yahoo.com>
Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"

Bom dia a todos!

Com a rotina abaixo eu consigo ordenar a tabela.

inap<-table(tip_doa$INAPTIDAO,tip_doa$mês)
inap2 = inap[order(rowSums(inap), decreasing=TRUE),]
ftable(addmargins(inap2, c(1,2),
     FUN=list(Total = sum)))

Que me dá a saida abaixo(as primeiras linhas)

                                                                    jan   fev   mar   abr   mai   jun   jul   ago   set   out   nov Total
   
ESTEVE EM ZONA DE MALARIA                                        465   443   387   362   343   347   343   385   550   397   409  4431
HEMATOCRITO IRREGULAR                                            299   387   478   473   576   393   266   307   362   381   333  4255
VARIAÇÃO DE PARCEIRO SEM PRESERVATIVO (MAIS DE 4 EM 12 MESES)    249   329   240   152   100   183   150    86   110   124   106  1829
VARIAÇÃO DE PARCEIROS SEM PRESERVATIVO (MAIS DE 1 EM 6 MESES)    190   206   147    83    73   104    87    58   103    56   102  1209
VARIAÇÃO DE PARCEIROS SEXUAIS SEM PRESERVATIVO                     0     0    20   106   238   135   109   138   134   142   160  1182
GRIPE                                                            119   112   125    98   105   112    75    96    90    84   102  1118

Gostaria de acrescentar o ano e ordenar. Quando acrescento o ano me dá o seguinte problema.

> inap<-table(tip_doa$INAPTIDAO,tip_doa$ano,tip_doa$mês)
> inap2 = inap[order(rowSums(inap),decreasing=TRUE),]
Erro em inap[order(rowSums(inap), decreasing = TRUE), ] :
  número incorreto de dimensões
> inap<-table(tip_doa$INAPTIDAO,tip_doa$ano,tip_doa$mês)
> inap2 = inap[order(rowSums(inap),decreasing=TRUE),]
Erro em inap[order(rowSums(inap), decreasing = TRUE), ] :
  número incorreto de dimensões
> ftable(addmargins(inap2, c(1,2,3),
+      FUN=list(Total = sum)))
Erro em newdimnames[[margin]] : índice fora de limites

Qual o problema? Alguém pode me ajudar?

 []'s.


Edson Lira
Estatístico
Manaus-Amazonas
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Message: 4
Date: Tue, 13 Dec 2011 07:43:37 -0800 (PST)
From: "Elias T. Krainski" <eliaskrainski@yahoo.com.br>
To: "r-br@listas.c3sl.ufpr.br" <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>,      Edson Lira
       <edinhoestat@yahoo.com.br>
Subject: Re: [R-br] Rotina order
Message-ID:
       <1323791017.65689.YahooMailNeo@web114705.mail.gq1.yahoo.com>
Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"

Com

  inap <- table(tip_doa$INAPTIDAO,tip_doa$ano,tip_doa$mês)
'inap' deixa de ter duas dimensões. Portanto, rowSums() é inadequado.

 
Elias T. Krainski


>________________________________
> De: Edson Lira <edinhoestat@yahoo.com.br>
>Para: R-br Lista <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>
>Enviadas: Terça-feira, 13 de Dezembro de 2011 13:22
>Assunto: [R-br] Rotina order
>
>
>Bom dia a todos!
>
>Com a rotina abaixo eu consigo ordenar a tabela.
>
>inap<-table(tip_doa$INAPTIDAO,tip_doa$mês)
>inap2 = inap[order(rowSums(inap), decreasing=TRUE),]
>ftable(addmargins(inap2, c(1,2),
>     FUN=list(Total = sum)))
>
>Que me dá a saida abaixo(as primeiras linhas)
>
>                                                                    jan   fev   mar   abr   mai   jun   jul   ago   set   out   nov Total
>   
>ESTEVE EM ZONA DE MALARIA                                        465   443   387   362   343   347   343   385   550   397   409  4431
>HEMATOCRITO IRREGULAR                                            299   387   478   473   576   393   266   307   362   381   333  4255
>VARIAÇÃO DE PARCEIRO SEM PRESERVATIVO (MAIS DE 4 EM 12 MESES)    249   329   240   152   100   183   150    86   110   124   106  1829
>VARIAÇÃO DE PARCEIROS SEM PRESERVATIVO (MAIS DE 1 EM 6 MESES)    190   206   147    83    73   104    87    58   103    56   102  1209
>VARIAÇÃO DE PARCEIROS SEXUAIS SEM PRESERVATIVO                     0     0    20   106   238   135   109   138   134   142   160  1182
>GRIPE                                                            119   112   125    98   105   112    75    96    90    84   102  1118
>
>Gostaria de acrescentar o ano e ordenar. Quando acrescento o ano me dá o seguinte problema.
>
>>
 inap<-table(tip_doa$INAPTIDAO,tip_doa$ano,tip_doa$mês)
>> inap2 = inap[order(rowSums(inap),decreasing=TRUE),]
>Erro em inap[order(rowSums(inap), decreasing = TRUE), ] :
>  número incorreto de dimensões
>> inap<-table(tip_doa$INAPTIDAO,tip_doa$ano,tip_doa$mês)
>> inap2 = inap[order(rowSums(inap),decreasing=TRUE),]
>Erro em inap[order(rowSums(inap), decreasing = TRUE), ] :
>  número incorreto de dimensões
>> ftable(addmargins(inap2, c(1,2,3),
>+      FUN=list(Total = sum)))
>Erro em newdimnames[[margin]] : índice fora de limites
>
>Qual o problema? Alguém pode me ajudar?
>
> []'s.
>
>
>Edson Lira
>Estatístico
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>R-br@listas.c3sl.ufpr.br
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>Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
>
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Message: 5
Date: Tue, 13 Dec 2011 08:00:29 -0800 (PST)
From: "Elias T. Krainski" <eliaskrainski@yahoo.com.br>
To: "r-br@listas.c3sl.ufpr.br" <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>
Subject: Re: [R-br] MQM
Message-ID:
       <1323792029.83765.YahooMailNeo@web114716.mail.gq1.yahoo.com>
Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"

Se em

  A b = x
A tem dimensão 3x3, então vc quer encontrar 6 valore. Para isso, vc tem 3 valores em b e 3 valores em x. Isso é possível? No usual, quando vc quer saber os 3 valores de b e conhece A e x, vc tem bem mais valores conhecidos que desconhecidos.


### Exemplo

### considerando o contexto de LM
n <- 5
X <- cbind(1, runif(5))
b <- c(10, 5)
y <- rnorm(n, X%*%b, 0.5)


### estima b
(XX <- crossprod(X))
(Xy <- crossprod(X, y))
(bhat <- solve(XX, Xy))

### com bhat e Xy podemos obter XX?
### considere que
###   XX %*% bhat = Xy
### para compatibilidade de operações seja
###   XX %*% (bhat %*% bhat') = Xy %*% bhat'

require(Matrix)
bb <- forceSymmetric(tcrossprod(bhat))
solve(bb, tcrossprod(Xy, bhat)) ## nao é igual a XX

pode ser que este 'sistema' possua mais de uma solução...


Att.

Elias T. Krainski


>________________________________
> De: FHRB Toledo <fernandohtoledo@gmail.com>
>Para: R-Br <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>
>Enviadas: Domingo, 11 de Dezembro de 2011 12:07
>Assunto: [R-br] MQM
>
>
>Senhores,
>
>Tenho uma dúvida que não necessáriamente se relaciona com o programa, mas que em muito tem a ver com teoria estatística e algebra de matrizes, espero que aqui ache pelo menos uma sugestão para a resposta ou uma recomendação de literatura.
>
>O problema é dado o sistema de equações na forma matricial: Xb = y, pelo MQM, dada a matriz X e o vetor y, obtenho o vetor de soluções por X^-1y, respeitando todas as pressuposições.
>
>Se caso conheço ao invés de X e y, conheço os vetores b e y, existe alguma forma de conhecer a matriz X, podendo apenas assegurar que ela é uma matriz quadrada simétrica e positiva definida?
>
>att,
>FH
>
>_______________________________________________
>R-br mailing list
>R-br@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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------------------------------

Message: 6
Date: Tue, 13 Dec 2011 08:06:38 -0800 (PST)
From: "Elias T. Krainski" <eliaskrainski@yahoo.com.br>
To: "r-br@listas.c3sl.ufpr.br" <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>
Subject: Re: [R-br] Modificar valores de dataframe com base em outro
       dataframe
Message-ID:
       <1323792398.50539.YahooMailNeo@web114717.mail.gq1.yahoo.com>
Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"

 d1 <- data.frame(snp1=c("A","A","A","A","T"), snp2=c("A","G","G","A","G"),

                             snp3=c("C","T","C","C","T"), snp4=c("T","G","G","T","T"))


 d2 <- data.frame(snp=paste("snp",1:4,sep=""), anc=c("A","G","C","T"))

 sapply(1:ncol(d1), function(i) 1-(as.character(d1[,i])==as.character(d2[i,2])))


Elias T. Krainski


>________________________________
> De: João José de Simoni Gouveia <joao.gouveia@univasf.edu.br>
>Para: r-br@listas.c3sl.ufpr.br
>Enviadas: Sábado, 10 de Dezembro de 2011 22:21
>Assunto: [R-br] Modificar valores de dataframe com base em outro dataframe
>
>Prezados,
>
>Possuo dois dataframes (nomeados aqui de 1 e 2). Preciso modificar os valores do dataframe1 com base no dataframe2.
>Mais precisamente:
>Se os valores da coluna snp1 (dataframe1) forem iguais ao valor da linha snp1 (dataframe2), preciso converter estes valores para 0 (zero), caso contrário o valor deve ser convertido para 1 (um).
>Alguém tem alguma dica?
>Att
>JJ
>Abaixo uma ilustração do que eu tenho
>DataFrame 1 -->
>   snp1 snp2 snp3 snp4
>1     A    A    C    T
>2     A    G    T    G
>3     A    G    C    G
>4     A    A    C    T
>5     T    G    T    T
>
>DataFrame 2 -->
>   snp       anc
>1 snp1         A
>2 snp2         G
>3 snp3         C
>4 snp4         T
>
>E o que eu preciso ter:
>Dataframe final -->
>   snp1 snp2 snp3 snp4
>1     0    1    0    0
>2     0    0    1    1
>3     0    0    0    1
>4     0    1    0    0
>5     1    0    1    0
>
>--
>============================================
>João José de Simoni Gouveia                                                   
>Médico Veterinário, Msc.
>Doutorando em Zootecnia - PDIZ (UFC/UFPB/UFRPE)                                                         
>Professor Assistente I - Colegiado Acadêmico de Zootecnia   
>Universidade Federal do Vale do São Francisco (UNIVASF)     
>----------------------------------------------------------------------------------------
>Endereço: UNIVASF (Campus Ciências Agrárias)                   
>Rodovia BR 407, Km 12, Lote 543                                           
>Projeto de Irrigação Senador Nilo Coelho, s/nº-C1                 
>Petrolina, PE - CEP 56.300-000                                               
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>R-br mailing list
>R-br@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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------------------------------

Message: 7
Date: Tue, 13 Dec 2011 09:54:57 -0800 (PST)
From: Edson Lira <edinhoestat@yahoo.com.br>
To: R-br Lista <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>
Subject: [R-br] Categorização de variáveis
Message-ID:
       <1323798897.47220.YahooMailNeo@web160703.mail.bf1.yahoo.com>
Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"

Boa tarde, caros r-istas, estou com alguns probleminhas na categorização de variáveis.

Tenho este banco.
    pad pas     sexo  pg
155 134  83 feminino  15
156  72  99 feminino  30
157  82 151 feminino  10
158  23  70 feminino  20
159  75 128 masculino 13
160  73 125 feminino  05
161 125  80 masculino 08
162  65 110 feminino  10
163 132  92 masculino 13
164 114  68 masculino 11
165  83 153 feminino  26
166 166 107 masculino 22
167 114  76 feminino  03



Preciso classificar da seguinte forma:
se pad<85 e pas<130 é normal
se 85<pad<89 e 130<pas<139 Normal limítrofe
e assim por diante.



a outra classificação é a seguinte:

Para homens o percentual de gordura

entre 15 e 20 é normal

entre 20 e 25 levemente obeso
entre 25 e 30 excessivamente obeso
entre 10 e 14 gordura ideal
            3 gordura essencial

 



Para homens o percentual de gordura

entre 25 e 30 é normal

entre 30 e 35 levemente obeso
entre 35 e 40 excessivamente obeso
entre 14 e 18 gordura ideal
           12 gordura essencial

 


Como fazer estaS categorizações?

[]'s.

Edson Lira
Estatístico
Manaus-Amazonas
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Message: 8
Date: Tue, 13 Dec 2011 15:58:43 -0200
From: Luis Iván Ortiz Valencia <liov2067@gmail.com>
To: r-br@listas.c3sl.ufpr.br, Edson Lira <edinhoestat@yahoo.com.br>
Subject: Re: [R-br] Categorização de variáveis
Message-ID:
       <CAJ+S-MHuH4RMQ35u092HTUwcCfMP3nqkR+WdzyouauFD9Yhhng@mail.gmail.com>
Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"

cut()

Em 13 de dezembro de 2011 15:54, Edson Lira <edinhoestat@yahoo.com.br>escreveu:

> Boa tarde, caros r-istas, estou com alguns probleminhas na categorização
> de variáveis.
>
> Tenho este banco.
>     pad pas     sexo  pg
> 155 134  83 feminino  15
> 156  72  99 feminino  30
> 157  82 151 feminino  10
> 158  23  70 feminino  20
> 159  75 128 masculino 13
> 160  73 125 feminino  05
> 161 125  80 masculino 08
> 162  65 110 feminino  10
> 163 132  92 masculino 13
> 164 114  68 masculino 11
> 165  83 153 feminino  26
> 166 166 107 masculino 22
> 167 114  76 feminino  03
>
>
> Preciso classificar da seguinte forma:
> se pad<85 e pas<130 é normal
> se 85<pad<89 e 130<pas<139 Normal limítrofe
> e assim por diante.
>
>
> a outra classificação é a seguinte:
>
> Para homens o percentual de gordura
>
> entre 15 e 20 é normal
> entre 20 e 25 levemente obeso
> entre 25 e 30 excessivamente obeso
> entre 10 e 14 gordura ideal
>             3 gordura essencial
>
>
>
>  Para homens o percentual de gordura
>
>  entre 25 e 30 é normal
>  entre 30 e 35 levemente obeso
> entre 35 e 40 excessivamente obeso
> entre 14 e 18 gordura ideal
>            12 gordura essencial
>
>
> Como fazer estaS categorizações?
>
>  []'s.
>
> Edson Lira
> Estatístico
> Manaus-Amazonas
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> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça
> código mínimo reproduzível.
>



--
Luis Iván Ortiz Valencia
Doutorando Saúde Pública - Epidemiologia, IESC, UFRJ
Estatístico Msc.
Spatial Analyst Msc.
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------------------------------

Message: 9
Date: Tue, 13 Dec 2011 15:14:02 -0300
From: Cesar Rabak <cesar.rabak@gmail.com>
To: r-br@listas.c3sl.ufpr.br
Subject: Re: [R-br] Categorização de variáveis
Message-ID: <4EE795EA.6090407@gmail.com>
Content-Type: text/plain; charset=ISO-8859-1; format=flowed

Edson,

Use o pacote car e a função recode.

Em 13/12/2011 14:54, Edson Lira escreveu:
> Boa tarde, caros r-istas, estou com alguns probleminhas na categorização
> de variáveis.
>
> Tenho este banco.
> pad pas sexo pg
> 155 134 83 feminino 15
> 156 72 99 feminino 30
> 157 82 151 feminino 10
> 158 23 70 feminino 20
> 159 75 128 masculino 13
> 160 73 125 feminino 05
> 161 125 80 masculino 08
> 162 65 110 feminino 10
> 163 132 92 masculino 13
> 164 114 68 masculino 11
> 165 83 153 feminino 26
> 166 166 107 masculino 22
> 167 114 76 feminino 03
>
>
> Preciso classificar da seguinte forma:
> se pad<85 e pas<130 é normal
> se 85<pad<89 e 130<pas<139 Normal limítrofe
> e assim por diante.
>
>
> a outra classificação é a seguinte:
>
> Para homens o percentual de gordura
>
> entre 15 e 20 é normal
> entre 20 e 25 levemente obeso
> entre 25 e 30 excessivamente obeso
> entre 10 e 14 gordura ideal
> 3 gordura essencial
>
>
>
> Para homens o percentual de gordura
>
> entre 25 e 30 é normal
> entre 30 e 35 levemente obeso
> entre 35 e 40 excessivamente obeso
> entre 14 e 18 gordura ideal
> 12 gordura essencial
>
>
> Como fazer estaS categorizações?
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Cesar Rabak
GNU/Linux User 52247.
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------------------------------

Message: 10
Date: Tue, 13 Dec 2011 10:22:32 -0800 (PST)
From: "Elias T. Krainski" <eliaskrainski@yahoo.com.br>
To: "r-br@listas.c3sl.ufpr.br" <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>
Subject: Re: [R-br] Categorização de variáveis
Message-ID:
       <1323800552.38193.YahooMailNeo@web114707.mail.gq1.yahoo.com>
Content-Type: text/plain; charset=iso-8859-1



se vc enviasse um CMR seria mais fácil... veja este exemplo

n <- 10
x1 <- rnorm(n)

### classificação considerando apenas uma variavel
f1 <- factor(findInterval(x1, c(-Inf, -0.5, 0.5, Inf), labels=c("Ruim", "Médio", "Bom"))

quando vc tem:

     se pad<85 e pas<130 é normal
     >se 85<pad<89 e 130<pas<139 Normal limítrofe
o que deve ser se pad<85 mas pas>130 por exemplo?

Att.
Elias T. Krainski



>________________________________
> De: Edson Lira <edinhoestat@yahoo.com.br>
>Para: R-br Lista <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>
>Enviadas: Terça-feira, 13 de Dezembro de 2011 15:54
>Assunto: [R-br] Categorização de variáveis
>
>
>Boa tarde, caros r-istas, estou com alguns probleminhas na categorização de variáveis.
>
>
>Tenho este banco.
>    pad pas     sexo  pg
>155 134  83 feminino  15
>156  72  99 feminino  30
>157  82 151 feminino  10
>158  23  70 feminino  20
>159  75 128 masculino 13
>160  73 125 feminino  05
>161 125  80 masculino 08
>162  65 110 feminino  10
>163 132  92 masculino 13
>164 114  68 masculino 11
>165  83 153 feminino  26
>166 166 107 masculino 22
>167 114  76 feminino  03
>
>
>
>
>Preciso classificar da seguinte forma:
>se pad<85 e pas<130 é normal
>se 85<pad<89 e 130<pas<139 Normal limítrofe
>e assim por diante.
>
>
>
>
>a outra classificação é a seguinte:
>
>
>Para homens o percentual de gordura
>
>
>entre 15 e 20 é normal
>
>entre 20 e 25 levemente obeso
>entre 25 e 30 excessivamente obeso
>entre 10 e 14 gordura ideal
>            3 gordura essencial
>

>
>
>
>
>
>Para homens o percentual de gordura
>
>
>entre 25 e 30 é normal
>
>entre 30 e 35 levemente obeso
>entre 35 e 40 excessivamente obeso
>entre 14 e 18 gordura ideal
>           12 gordura essencial
>

>
>
>
>Como fazer estaS categorizações?
>
>
>[]'s.
>
>
>Edson Lira
>Estatístico
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>_______________________________________________
>R-br mailing list
>R-br@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.
>



------------------------------

Message: 11
Date: Tue, 13 Dec 2011 15:37:02 -0400
From: Edson Lira <edinhoestat@yahoo.com.br>
To: "r-br@listas.c3sl.ufpr.br" <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>,      "Elias T.
       Krainski" <eliaskrainski@yahoo.com.br>
Subject: Re: [R-br] Categorização de variáveis
Message-ID: <63652F35-F09C-4C24-8D38-0F462C8DBBF2@yahoo.com.br>
Content-Type: text/plain;       charset=utf-8

O problema é que você tem duas variáveis, pas é pressão sistólica
 e pad é pressão diastólica.  Se pas é menor que 130 e pad é menor que 180 o paciente é considerado normal e assim por diante.
[].s
Edson Lira
Estatístico
Ma-Am

Em 13/12/2011, às 14:22, "Elias T. Krainski" <eliaskrainski@yahoo.com.br> escreveu:

>
>
> se vc enviasse um CMR seria mais fácil... veja este exemplo
>
> n <- 10
> x1 <- rnorm(n)
>
> ### classificação considerando apenas uma variavel
> f1 <- factor(findInterval(x1, c(-Inf, -0.5, 0.5, Inf), labels=c("Ruim", "Médio", "Bom"))
>
> quando vc tem:
>
>      se pad<85 e pas<130 é normal
>      >se 85<pad<89 e 130<pas<139 Normal limítrofe
> o que deve ser se pad<85 mas pas>130 por exemplo?
>
> Att.
> Elias T. Krainski
>
>
>
>> ________________________________
>> De: Edson Lira <edinhoestat@yahoo.com.br>
>> Para: R-br Lista <r-br@listas.c3sl.ufpr.br>
>> Enviadas: Terça-feira, 13 de Dezembro de 2011 15:54
>> Assunto: [R-br] Categorização de variáveis
>>
>>
>> Boa tarde, caros r-istas, estou com alguns probleminhas na categorização de variáveis.
>>
>>
>> Tenho este banco.
>>     pad pas     sexo  pg
>> 155 134  83 feminino  15
>> 156  72  99 feminino  30
>> 157  82 151 feminino  10
>> 158  23  70 feminino  20
>> 159  75 128 masculino 13
>> 160  73 125 feminino  05
>> 161 125  80 masculino 08
>> 162  65 110 feminino  10
>> 163 132  92 masculino 13
>> 164 114  68 masculino 11
>> 165  83 153 feminino  26
>> 166 166 107 masculino 22
>> 167 114  76 feminino  03
>>
>>
>>
>>
>> Preciso classificar da seguinte forma:
>> se pad<85 e pas<130 é normal
>> se 85<pad<89 e 130<pas<139 Normal limítrofe
>> e assim por diante.
>>
>>
>>
>>
>> a outra classificação é a seguinte:
>>
>>
>> Para homens o percentual de gordura
>>
>>
>> entre 15 e 20 é normal
>>
>> entre 20 e 25 levemente obeso
>> entre 25 e 30 excessivamente obeso
>> entre 10 e 14 gordura ideal
>>             3 gordura essencial
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>>
>> Para homens o percentual de gordura
>>
>>
>> entre 25 e 30 é normal
>>
>> entre 30 e 35 levemente obeso
>> entre 35 e 40 excessivamente obeso
>> entre 14 e 18 gordura ideal
>>            12 gordura essencial
>>
>>
>>
>>
>>
>> Como fazer estaS categorizações?
>>
>>
>> []'s.
>>
>>
>> Edson Lira
>> Estatístico
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>>
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Fim da Digest R-br, volume 10, assunto 19
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Fabiana Schneck
Programa de Pós-Graduação em Ecologia
Universidade Federal do Rio Grande do Sul
CP 15007 - CEP 91501-970

Porto Alegre, RS, Brasil