[R-br] Erro na leitura de dados
Boa noite!
tenho feito a leitura de dados usando a função fread. Hoje rodei o script e deu
este aviso abaixo. Parece ser memória, mas não mudei nada na máquina.
System errno 22 unmapping file: Argumento inválido
Error in fread("dados.csv", header = TRUE, select = c("ESCOLA", : Opened
4.917GB (5279747593 bytes) file ok but could not memory map it. This is a 64bit
process. There is probably not enough contiguous virtual memory available.
Se alguém puder ajudar ficarei grato!
obg
obgAndré ___
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m�nimo reproduz�vel.
[R-br] Assunto: Re: Analise Fatorial - Componentes Principais
Boa Noite!Ja consegui resolver. O codigo esta certo e o resultado tambem.
Estava comparando com outro resultado. Peco desculpa erro foi meu.
Enviado do Yahoo Mail no Android
Em Ter, 31 31e jul 31e 2018 às 19:16,
sznel...@uol.com.br escreveu: Tem o
dataset para rodar? Boa Tarde! Preciso de uma ajuda na Análise Fatorial, estou
tentando salvar os scores dos fatores para colocar no aquirvo que estou
trabalhando, mas não está rolando,estou comparando com outra ferramenta
estatística SPSS e os valores são diferentes, somente os scores. Estou tentando
salvar pelo método de regression. # AF pelo método componentes principais
library(readxl)Olimpiadas <- read_excel("C:/Users/edmar/Desktop/FIAP
Atualização BDT/Data Mining/Olimpiadas.xlsx")View(Olimpiadas)dim(Olimpiadas)CP
<-Olimpiadas[,-11]CPdim(CP) View(CP) #Pedir as estatisticas descritivas e a
matriz de correlação. cor(CP)sapply(CP,summary)sapply(CP,sd) # AF package
psychinstall.packages("psych")library(psych) # kmoKMO(CP) # teste de
esfericidade de Bartlettcortest.bartlett(CP) install.packages("GPArotation")
library(GPArotation) # Tabela de variancia total explicad do spss pelos
componentes principaisfit <-princomp(CP, cor=TRUE)fitsummary(fit) # Grafico
scrren plotloadings(fit)plot(fit,type="lines") # extrair os fatores sem
rotação - component matrix spssfit <-principal(CP,nfactors = 2, rotate =
"none", scores = TRUE)fit # rotated componetn matrix spss fit
<-principal(CP,nfactors=2,rotate="varimax",scores = TRUE, method =
"regression")# EXTRAÇÃO PELO METODO VARIMAX.print(fit,digits = 3,cutoff=.0,sort
= TRUE) #comunalidadesfit$communality #Grafico componentes espaço
rotacionadoplot(load, type = "n")text(load, labels = names(CP),cex = .7)#nome
nas variaveisabline(h=0)abline(v=0) Agora salvar os scores no arquivo não
estou conseguindo. Os demais resultados batem todos. estou tentando: Mas sai
diferente do SPSS?Tem algum segredo aqui? > fit$scores RC1
RC2 [1,] -0.42227707 0.967455985 [2,] -1.08912141 0.462360637 [3,]
-0.86924034 0.225857490 [4,] -0.53780514 0.919581430 [5,] -1.63914712
-0.616829273 [6,] -1.44129573 -0.088363255 [7,] -0.15298741 0.849870177 [8,]
-0.73360090 0.216111850 [9,] -0.38707353 0.452628647[10,] 0.06303505
1.118762527[11,] 0.01554309 1.128912314[12,] -0.54253297 0.038456484[13,]
-1.24977051 -0.689280878[14,] -0.83306807 0.006922647[15,] -0.48684252
0.033011053[16,] -0.25825680 0.210099942[17,] 2.08127102 2.190927462[18,]
0.86484820 1.186320909[19,] -0.82669302 -0.930504761[20,] 0.27811485
0.665010689[21,] 0.22335228 -0.092869066[22,] 0.20287071 -0.206901381[23,]
0.36309453 0.240739372[24,] 0.12631659 -0.329892015[25,] -0.17699769
-0.401440678[26,] -0.37557882 -1.074277378[27,] -0.60432737 -1.290110113[28,]
1.44661663 0.853691289[29,] -0.16292001 -1.175375590[30,] 0.78399429
-0.250845135[31,] 1.92828660 0.654161779[32,] 1.13276765 -0.405341447[33,]
0.51556035 -1.656032055[34,] 2.76386458 -3.212819656
Edmar___
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Re: [R-br] Analise Fatorial - Componentes Principais
Tem o dataset para rodar?
Boa Tarde!
Preciso de uma ajuda na Análise Fatorial, estou tentando salvar os scores dos fatores para colocar no aquirvo que estou trabalhando, mas não está rolando,
estou comparando com outra ferramenta estatística SPSS e os valores são diferentes, somente os scores. Estou tentando salvar pelo método de regression.
# AF pelo método componentes principais
library(readxl)
Olimpiadas <- read_excel("C:/Users/edmar/Desktop/FIAP Atualização BDT/Data Mining/Olimpiadas.xlsx")
View(Olimpiadas)
dim(Olimpiadas)
CP <-Olimpiadas[,-11]
CP
dim(CP)
View(CP)
#Pedir as estatisticas descritivas e a matriz de correlação.
cor(CP)
sapply(CP,summary)
sapply(CP,sd)
# AF package psych
install.packages("psych")
library(psych)
# kmo
KMO(CP)
# teste de esfericidade de Bartlett
cortest.bartlett(CP)
install.packages("GPArotation")
library(GPArotation)
# Tabela de variancia total explicad do spss pelos componentes principais
fit <-princomp(CP, cor=TRUE)
fit
summary(fit)
# Grafico scrren plot
loadings(fit)
plot(fit,type="lines")
# extrair os fatores sem rotação - component matrix spss
fit <-principal(CP,nfactors = 2, rotate = "none", scores = TRUE)
fit
# rotated componetn matrix spss
fit <-principal(CP,nfactors=2,rotate="varimax",scores = TRUE, method = "regression")# EXTRAÇÃO PELO METODO VARIMAX.
print(fit,digits = 3,cutoff=.0,sort = TRUE)
#comunalidades
fit$communality
#Grafico componentes espaço rotacionado
plot(load, type = "n")
text(load, labels = names(CP),cex = .7)#nome nas variaveis
abline(h=0)
abline(v=0)
Agora salvar os scores no arquivo não estou conseguindo. Os demais resultados batem todos.
estou tentando: Mas sai diferente do SPSS?
Tem algum segredo aqui?
> fit$scores
RC1 RC2
[1,] -0.42227707 0.967455985
[2,] -1.08912141 0.462360637
[3,] -0.86924034 0.225857490
[4,] -0.53780514 0.919581430
[5,] -1.63914712 -0.616829273
[6,] -1.44129573 -0.088363255
[7,] -0.15298741 0.849870177
[8,] -0.73360090 0.216111850
[9,] -0.38707353 0.452628647
[10,] 0.06303505 1.118762527
[11,] 0.01554309 1.128912314
[12,] -0.54253297 0.038456484
[13,] -1.24977051 -0.689280878
[14,] -0.83306807 0.006922647
[15,] -0.48684252 0.033011053
[16,] -0.25825680 0.210099942
[17,] 2.08127102 2.190927462
[18,] 0.86484820 1.186320909
[19,] -0.82669302 -0.930504761
[20,] 0.27811485 0.665010689
[21,] 0.22335228 -0.092869066
[22,] 0.20287071 -0.206901381
[23,] 0.36309453 0.240739372
[24,] 0.12631659 -0.329892015
[25,] -0.17699769 -0.401440678
[26,] -0.37557882 -1.074277378
[27,] -0.60432737 -1.290110113
[28,] 1.44661663 0.853691289
[29,] -0.16292001 -1.175375590
[30,] 0.78399429 -0.250845135
[31,] 1.92828660 0.654161779
[32,] 1.13276765 -0.405341447
[33,] 0.51556035 -1.656032055
[34,] 2.76386458 -3.212819656
Edmar
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fatores para colocar no aquirvo que estou trabalhando, mas não está
rolando,estou comparando com outra ferramenta estatística SPSS e os valores são
diferentes, somente os scores. Estou tentando salvar pelo método de regression.
# AF pelo método componentes principais
library(readxl)Olimpiadas <- read_excel("C:/Users/edmar/Desktop/FIAP
Atualização BDT/Data Mining/Olimpiadas.xlsx")View(Olimpiadas)dim(Olimpiadas)CP
<-Olimpiadas[,-11]CPdim(CP)
View(CP)
#Pedir as estatisticas descritivas e a matriz de correlação.
cor(CP)sapply(CP,summary)sapply(CP,sd)
# AF package psychinstall.packages("psych")library(psych)
# kmoKMO(CP)
# teste de esfericidade de Bartlettcortest.bartlett(CP)
install.packages("GPArotation") library(GPArotation)
# Tabela de variancia total explicad do spss pelos componentes principaisfit
<-princomp(CP, cor=TRUE)fitsummary(fit)
# Grafico scrren plotloadings(fit)plot(fit,type="lines")
# extrair os fatores sem rotação - component matrix spssfit
<-principal(CP,nfactors = 2, rotate = "none", scores = TRUE)fit
# rotated componetn matrix spss fit
<-principal(CP,nfactors=2,rotate="varimax",scores = TRUE, method =
"regression")# EXTRAÇÃO PELO METODO VARIMAX.print(fit,digits = 3,cutoff=.0,sort
= TRUE)
#comunalidadesfit$communality
#Grafico componentes espaço rotacionadoplot(load, type = "n")text(load, labels
= names(CP),cex = .7)#nome nas variaveisabline(h=0)abline(v=0)
Agora salvar os scores no arquivo não estou conseguindo. Os demais resultados
batem todos.
estou tentando: Mas sai diferente do SPSS?Tem algum segredo aqui?
> fit$scores RC1 RC2 [1,] -0.42227707 0.967455985 [2,]
> -1.08912141 0.462360637 [3,] -0.86924034 0.225857490 [4,] -0.53780514
> 0.919581430 [5,] -1.63914712 -0.616829273 [6,] -1.44129573 -0.088363255 [7,]
> -0.15298741 0.849870177 [8,] -0.73360090 0.216111850 [9,] -0.38707353
> 0.452628647[10,] 0.06303505 1.118762527[11,] 0.01554309 1.128912314[12,]
> -0.54253297 0.038456484[13,] -1.24977051 -0.689280878[14,] -0.83306807
> 0.006922647[15,] -0.48684252 0.033011053[16,] -0.25825680 0.210099942[17,]
> 2.08127102 2.190927462[18,] 0.86484820 1.186320909[19,] -0.82669302
> -0.930504761[20,] 0.27811485 0.665010689[21,] 0.22335228 -0.092869066[22,]
> 0.20287071 -0.206901381[23,] 0.36309453 0.240739372[24,] 0.12631659
> -0.329892015[25,] -0.17699769 -0.401440678[26,] -0.37557882 -1.074277378[27,]
> -0.60432737 -1.290110113[28,] 1.44661663 0.853691289[29,] -0.16292001
> -1.175375590[30,] 0.78399429 -0.250845135[31,] 1.92828660 0.654161779[32,]
> 1.13276765 -0.405341447[33,] 0.51556035 -1.656032055[34,] 2.76386458
> -3.212819656
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m�nimo reproduz�vel.
Re: [R-br] Decomposição de Cholesky para matriz não positiva definida. Exemplo geoestatístico
O que seria essa matrix de projecao? Como eu mudaria na funcao
log.verossimilhancao, abaixo:
montaSigma <- function(s2, t2, phi, Umat){
Sigma <- as.matrix(s2 * exp(-Umat/phi))
Sigma <- ifelse(Umat==0, diag(Sigma)+t2, Sigma)
return(Sigma)
}
ll.geo <- function(s2, t2, phi, modelo, Umat, dados, logpars = F) {
if (logpars) {
s2 <- exp(s2)
t2 <- exp(t2)
phi <- exp(phi)
}
mf <- model.frame(modelo, dados)
y <- model.response(mf)
D <- model.matrix(modelo, mf)
Sigma <- montaSigma(s2 = s2, t2 = t2, phi = phi, Umat = Umat)
R <- chol(Sigma)
invRD <- backsolve(R, D, transpose = TRUE)
invRy <- backsolve(R, y, transpose = TRUE)
bhat <- solve(crossprod(invRD), crossprod(invRD, invRy))
invRe <- invRy - invRD %*% bhat
nll <- drop(length(y) * log(2 * pi)/2 + sum(log(diag(R))) +
crossprod(invRe)/2)
return(nll)
Abraco
Em 31 de julho de 2018 16:22, Elias T Krainski via R-br <
r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
> Escreva
>
> y = X\beta + As + erro
>
> em que A e' uma matriz de projecao do efeito espacial s. Disso temos que
>
> Cov(Y) = Cov(Ax + erro) = A'Cov(s)A + Cov(Erro)
> Elias.
>
> On 31/07/2018 11:12, Wagner Wolff via R-br wrote:
>
> Olá pessoal da lista!
>
> Estou tentando estimar os parâmetros de um modelo geoestatistico no qual a
> matriz de covariancia é obtida por meio de uma matriz de distância entre
> linhas. Ou seja, linhas interceptadas tem distância zero, assim não somente
> a diagonal da matriz de distância é zero. Isso acaba acarretando em
> problema na hora de decompor a matriz de covariância usando Cholesky.
> Alguém tem alguma solucão ou dica? Já tentei algumas coisas como
> aproximacões para ser positiva definida, entre outras, mas na hora de
> estimar os parâmetros nada converge.
>
> Abraco
>
>
> ___
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> listr...@listas.c3sl.ufpr.brhttps://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�a c�digo
> m�nimo reproduz�vel.
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>
>
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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.
>
--
*Wagner Wolff, **PhD*
"*Luiz de Queiroz**" College of Agriculture,*
University of São Paulo
Pádua Dias avenue11 | 13418-900| Piracicaba-SP| Brazil
Phone: +55 19 982385582 <+55%2019%2098238-5582>
http://orcid.org/-0003-3426-308X
https://github.com/wwolff7
http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4463141A1
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Re: [R-br] Decomposição de Cholesky para matriz não positiva definida. Exemplo geoestatístico
Escreva y = X\beta + As + erro em que A e' uma matriz de projecao do efeito espacial s. Disso temos que Cov(Y) = Cov(Ax + erro) = A'Cov(s)A + Cov(Erro) Elias. On 31/07/2018 11:12, Wagner Wolff via R-br wrote: Olá pessoal da lista! Estou tentando estimar os parâmetros de um modelo geoestatistico no qual a matriz de covariancia é obtida por meio de uma matriz de distância entre linhas. Ou seja, linhas interceptadas tem distância zero, assim não somente a diagonal da matriz de distância é zero. Isso acaba acarretando em problema na hora de decompor a matriz de covariância usando Cholesky. Alguém tem alguma solucão ou dica? Já tentei algumas coisas como aproximacões para ser positiva definida, entre outras, mas na hora de estimar os parâmetros nada converge. Abraco ___ 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 forne�a c�digo m�nimo reproduz�vel. ___ 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 forne�a c�digo m�nimo reproduz�vel.
[R-br] Decomposição de Cholesky para matriz não positiva definida. Exemplo geoestatístico
Olá pessoal da lista! Estou tentando estimar os parâmetros de um modelo geoestatistico no qual a matriz de covariancia é obtida por meio de uma matriz de distância entre linhas. Ou seja, linhas interceptadas tem distância zero, assim não somente a diagonal da matriz de distância é zero. Isso acaba acarretando em problema na hora de decompor a matriz de covariância usando Cholesky. Alguém tem alguma solucão ou dica? Já tentei algumas coisas como aproximacões para ser positiva definida, entre outras, mas na hora de estimar os parâmetros nada converge. Abraco ___ 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 forne�a c�digo m�nimo reproduz�vel.
