Olá pessoal, Meu nome é Karla, estou precisando de rodar uma análise de cluster no R, mas não consigo encontrar o tutorial com os comandos, será que alguem pode me ajudar? Grata, Em 26 de abril de 2011 18:16, Leonard Assis <assis.leonard@gmail.com>escreveu:
Acredito q seja o erro padrão, repare este exemplo, direto do help da função fitdistr
set.seed(123) x <- rgamma(100, shape = 5, rate = 0.1) fitdistr(x, "gamma") ## now do this directly with more control. fitdistr(x, dgamma, list(shape = 1, rate = 0.1), lower = 0.001)
ainda no help, observe o que diz:
" An object of class "fitdistr", a list with four components,
estimate the parameter estimates, sd the estimated standard errors, vcov the estimated variance-covariance matrix, and loglik the log-likelihood.
" executando zzz <-fitdistr(x, dgamma, list(shape = 1, rate = 0.1), lower = 0.001) zzz$sd
repare que retorna os valores que estão entre parêntesis
Leonard
On 26/04/2011, at 14:01, Cristiano Melo wrote:
Walmes,
Fiz o seguinte: library(MASS) fitdistr(vetor_observado,"weibull") - que acredito ser suficiente.
O resultado foi: shape scale 1.377413 210.784742 (0.167581) (23.479204)
Que novamente acredito ser o que quero. Só não entendi esta informação entre parênteses.
Em 26 de abril de 2011 09:21, Walmes Zeviani <walmeszeviani@gmail.com escreveu:
Cristiano,
A mensagem sobre os empates vem do fato da sua amostra possuir valores repetidos. Às vezes, a precisão dessa medidas (casas decimais) é pequeno, imagine medir altura de 100 pessoas, é bem provável ter duas com 1,78 m, ou outro valor.
Na ks.test(vetor_observado, distribuição, parametro1, parametro2, demais_opções), você precisa passar o valor dos parâmetros sob hipótese. Normalmente os valores usando são as estimativas obtidas com os dados. Então você precisa estimar. Para o caso da normal, mean(x) e sd(x) são os estimadores. Para outras distribuições você pode usar a função MASS::fitdistr(). Consulte a documentação para instruções de uso.
À disposição. Walmes.
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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@ufpr.br twitter: @walmeszeviani homepage: http://www.leg.ufpr.br/~walmes linux user number: 531218
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2011/4/25 Cristiano Melo <cristianogmelo@gmail.com>
É o seguinte: tenho em um arquivo txt um vetor que representa tempos
até a
falha de equipamentos. Gostaria de fazer alguns teste de aderência para verificar se estes dados se aproximam de algumas distribuições de probabilidade. Usei o lillie.test(dados) para verificar se dos dados aderem a uma distribuição nomal. No entanto, gostaria de verificar se estes mesmos dados (e algumas variações) se aderem a uma exponencial, gamma e weibull.
Sei que a função é a ks.test(x, y,..., alternative=c("two.sided" "less" or "greater")) para o teste de Kolmogorov-Smirnov. Para testar normalidade com a função ks, fiz o seguinte: ks.test(vetor, "pnorm", sd=sd(vetor), mean=mean(vetor),alternative=c("two.sided")). Curioso que o resultado foi bem diferente da lillie.test, a seguinte mensagem foi apresentada: Warning message: In ks.test(vetor, "pnorm", sd=sd(vetor), mean=mean(vetor),alternative=c("two.sided")), : não é possível calcular os níveis descritivos corretos com empates. O que isso quer dizer???????
Quando tentei usar outra distribuição, pweibull por exemplo, o p-value foi menor que 2.2e-16, ou seja, nada a ver, e repetindo a mesma frase anterior. O mesmo resultado foi com as outras. Como não sei a sintaxe para weibull fiz o seguinte: ks.test(vetor, "pweibull", 1.129, 2,alternative=c("two.sided"))
Onde estou errando? Vi que para montar uma pweibull são necessários o vetor de quantis e os parâmetros shape e scale. É necessário fazer separado e quardar em uma variável e depois jogar na ks? Como consigo esse vetor de quantis? Achei que seria automático. Estou correto se fizer assim:
ks.test(vetor, "pweibull",10,2)
E tem alguma forma de estimar os parâmetros shape e scale desta função?
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-- -- Atenciosamente, Karla Sabrina Magalhães Bióloga - Mestranda em Bioengenharia Celular e Tecidual - UFSJ MASP - 1240384 - 6
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karla Sabrina Magalhaes