[R-br] Formatação de summary table no RStudio apresentando

[Elias Carvalho via R-br]

*Estou testando o pacote "qwraps2", então estou rodando o exemplo
em: https://github.com/r-lib/xml2/issues/151
, conforme abaixo.*

set.seed(42)
library(dplyr)
##
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union
library(qwraps2)

# define the markup language we are working in.
# options(qwraps2_markup = "latex") is also supported.
options(qwraps2_markup = "markdown")

data(mtcars)
mtcars2 <-dplyr::mutate(mtcars, cyl_factor = factor(cyl,levels = c(6, 4,
8), labels = paste(c(6, 4, 8), "cylinders")),
cyl_character = paste(cyl, "cylinders"))
our_summary1 <-
  list("Miles Per Gallon" =
 list("min" = ~ min(mpg),
  "max" = ~ max(mpg),
  "mean (sd)" = ~ qwraps2::mean_sd(mpg)),
   "Displacement" =
 list("min" = ~ min(disp),
  "max" = ~ max(disp),
  "mean (sd)" = ~ qwraps2::mean_sd(disp)),
   "Weight (1000 lbs)" =
 list("min" = ~ min(wt),
  "max" = ~ max(wt),
  "mean (sd)" = ~ qwraps2::mean_sd(wt)),
   "Forward Gears" =
 list("Three" = ~ qwraps2::n_perc0(gear == 3),
  "Four"  = ~ qwraps2::n_perc0(gear == 4),
  "Five"  = ~ qwraps2::n_perc0(gear == 5))
  )
our_summary1

### Overall
summary_table(mtcars2, our_summary1)

*O código foi executado com sucesso no RStudio, porém a tabela aparece
como:*
[image: Screenshot from 2018-08-04 18-29-38.png]
*Como faço para aparecer a tabela formatada como no exemplo:*
[image: Screenshot from 2018-08-04 18-31-38.png]

-- 


*In Jesu et Maria*
*Obrigado*
*Prof. Elias Carvalho*

*"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)"Blessed is he
who has been able to understand the cause of things"*
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m�nimo reproduz�vel.

Re: [R-br] Análise de amostra pequena

[Elias Carvalho via R-br]

Caro César, obrigado pela didática resposta.

Como se diz por ai, eu concordo em numéro, gênero e grau com você, no
entanto busco por alternativas seria viável usar alguma técnica de
oversampling para aumentar a amostra?




Em qua, 11 de jul de 2018 às 09:27, Cesar Rabak 
escreveu:

> Elias,
>
> Há vários possíveis comentários a fazer, embora, de antemão aviso-o, que
> pelo fato de você ter dezessete casos apenas, não há muito a melhorar.
>
>
>1. Calcular os coeficientes de associação quando a hipótese de
>independência não pode ser descartada tende a ser um exercício equivalente
>a tentar ler folhas de chá numa xícara após a merenda;
>2. Ao você fazer múltiplas comparações *nos mesmos dados* você ainda
>teria que fazer uma correção para assegurar que seu Erro Tipo I não seria
>inflacionado;
>3. A alternativa de fazer um *omnibus test*, por exemplo via uma
>regressão logística com G como desfecho e as outras como VI, esbarra no
>fato de que se precisaria muito mais casos¹.
>
> Então no seu caso a única coisa que a Estatística o autorizaria é dizer
> que as hipóteses de independências não podem ser descartadas e que devido
> ao tamanho da amostra mais nada pode ser dito (do ponto de vista de
> inferência).
>
> Com o conhecimento do domínio do problema e a Descritiva você pode
> especular mais um pouco, mas irremediavelmente teria que propor um estudo
> com maior potências estatística se quiser alguma constatação do fenômeno
> que está estudando.
>
>
> HTH
> --
> Cesar Rabak
>
>
> [1] A discussão sobre assunto é vasta com concordância apenas que é "um
> problema complexo", mas para colocar a bola em campo, Peduzzi et al. 1996,
> costuma ser citado como melhor referência. A fórmula seria N = 10∙k / p; N
> :: mínimo tamanho da amostra, k :: número de covariáveis; p :: mínimo da
> proporção casos ou não casos.
>
>
> Peduzzi P, Concato J, Kemper E, Holford TR, Feinstein AR (1996) A
> simulation study of the number of events per variable in logistic
> regression analysis. Journal of Clinical Epidemiology 49:1373-1379.
>
> On Tue, Jul 10, 2018 at 8:38 PM, Elias Carvalho via R-br <
> r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote:
>
>> Prezados
>>
>> Tenho uma amostra pequena com apenas 17 registros, e 7 variáveis
>> dicotômicas, cujo resumo é:
>>
>>  A  B  C  D  E  F  G
>>  0: 7   0:10   0: 6   0:11   0: 2   0: 1   0:15
>>  1:10   1: 7   1:11   1: 6   1:15   1:16   1: 2
>>
>>
>> A variável G seria meu desfecho e o resto possíveis preditores
>>
>>
>> Para veficiar a associação entre o desfecho e as outras variáveisexecutei o 
>> teste exato de fisher por ser uma amostra pequena, mas o resutados mostraram 
>> que o desfecho não depende de nenhuma variável:
>>
>>
>> > fisher.test(data.to.work$G, data.to.work$A)
>>  Fisher's Exact Test for Count Data
>>
>> data:  data.to.work$G and data.to.work$A
>> p-value = 0.4853
>> alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
>> 95 percent confidence interval:
>>  0.1311443   Inf
>> sample estimates:
>> odds ratio
>>Inf
>> > fisher.test(data.to.work$G, data.to.work$B)
>>  Fisher's Exact Test for Count Data
>>
>> data:  data.to.work$G and data.to.work$B
>> p-value = 0.4853
>> alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
>> 95 percent confidence interval:
>>  0.00 7.625189
>> sample estimates:
>> odds ratio
>>  0
>> > fisher.test(data.to.work$G, data.to.work$C)
>>  Fisher's Exact Test for Count Data
>>
>> data:  data.to.work$G and data.to.work$C
>> p-value = 0.5147
>> alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
>> 95 percent confidence interval:
>>  0.1003871   Inf
>> sample estimates:
>> odds ratio
>>Inf
>> > fisher.test(data.to.work$G, data.to.work$D)
>>  Fisher's Exact Test for Count Data
>>
>> data:  data.to.work$G and data.to.work$D
>> p-value = 0.5147
>> alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
>> 95 percent confidence interval:
>>  0.0 9.96144
>> sample estimates:
>> odds ratio
>>  0
>> > fisher.test(data.to.work$G, data.to.work$E)
>>  Fisher's Exact Test for Count Data
>>
>> data:  data.to.work$G and data.to.work$E
>> p-value = 1
>> alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
>> 95 percent confidence interval:
>>  0.01971228Inf
>> sample estimates:
>> odds ratio
>>Inf
>> >

[R-br] Análise de amostra pequena

[Elias Carvalho via R-br]

Prezados

Tenho uma amostra pequena com apenas 17 registros, e 7 variáveis
dicotômicas, cujo resumo é:

 A  B  C  D  E  F  G
 0: 7   0:10   0: 6   0:11   0: 2   0: 1   0:15
 1:10   1: 7   1:11   1: 6   1:15   1:16   1: 2


A variável G seria meu desfecho e o resto possíveis preditores


Para veficiar a associação entre o desfecho e as outras
variáveisexecutei o teste exato de fisher por ser uma amostra pequena,
mas o resutados mostraram que o desfecho não depende de nenhuma
variável:


> fisher.test(data.to.work$G, data.to.work$A)
Fisher's Exact Test for Count Data

data:  data.to.work$G and data.to.work$A
p-value = 0.4853
alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:
 0.1311443   Inf
sample estimates:
odds ratio
   Inf
> fisher.test(data.to.work$G, data.to.work$B)
Fisher's Exact Test for Count Data

data:  data.to.work$G and data.to.work$B
p-value = 0.4853
alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:
 0.00 7.625189
sample estimates:
odds ratio
 0
> fisher.test(data.to.work$G, data.to.work$C)
Fisher's Exact Test for Count Data

data:  data.to.work$G and data.to.work$C
p-value = 0.5147
alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:
 0.1003871   Inf
sample estimates:
odds ratio
   Inf
> fisher.test(data.to.work$G, data.to.work$D)
Fisher's Exact Test for Count Data

data:  data.to.work$G and data.to.work$D
p-value = 0.5147
alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:
 0.0 9.96144
sample estimates:
odds ratio
 0
> fisher.test(data.to.work$G, data.to.work$E)
Fisher's Exact Test for Count Data

data:  data.to.work$G and data.to.work$E
p-value = 1
alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:
 0.01971228Inf
sample estimates:
odds ratio
   Inf
> fisher.test(data.to.work$G, data.to.work$F)
Fisher's Exact Test for Count Data

data:  data.to.work$G and data.to.work$F
p-value = 1
alternative hypothesis: true odds ratio is not equal to 1
95 percent confidence interval:
 0.003434375 Inf
sample estimates:
odds ratio

   Inf


Em seguida calculei o V de Cramer, Coeficiente de Contingência e phi e
todos mostram independência e associação fraca.


summary(assocstats(tab_cont_G_A)) # Resultado: # X^2 df P(> X^2) #
Likelihood Ratio 2.3071 1 0.12878 # P-Valor > 0.05 - independentes #
Pearson 1.5867 1 0.20780 # P-Valor > 0.05 - independentes # #
Phi-Coefficient : 0.306 # Coef de Phi - Associação fraca # Contingency
Coeff.: 0.292 # Coef de Cont - Associação fraca # Cramer's V : 0.306 # V de
Crammer - Associação fraca

 Pelo que pesquisei este seriam os métodos mais adequados para este
tipo de análise


Há um método melhor para avaliar esse tipo de dado?




-- 


*In Jesu et Maria*
*Obrigado*
*Prof. Elias Carvalho*

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Re: [R-br] Faixa etária

[Elias Carvalho via R-br]

Obrigado Prof. Lira

Em ter, 26 de jun de 2018 às 12:36, Edson Lira 
escreveu:

> #Fonte:http://www.psiquiatriageral.com.br/educacaomedica/ciclosvitais.htm
> br$ida<-rep(NA,length(br$IDADE))
> br$ida[12<=br$IDADE$IDADE<20]<-'4.Adolescente'
> br$ida[20<=br$IDADE$IDADE<40]<-'5.Jovem adulto'
> br$ida[40<=br$IDADE$IDADE<65]<-'5.Meia idade'
> br$ida[br$IDADE>=65]<-'6.Terceira idade'
>
> Geralmente eu uso essa classificação.
>
> Prof. Edson Lira, Me
> Estatístico
> Manaus-Amazonas
>
>
> Em sábado, 23 de junho de 2018 20:37:39 AMT, Elias Carvalho via R-br <
> r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
>
>
> Valeu Marcos
>
> Tem uma referencia que posso usar no meu artigo?
>
> Em sáb, 23 de jun de 2018 às 21:18, Marcos Bissoli 
> escreveu:
>
> Olá,
>
> Ministério da saúde segue os pontos de corte:
>
> Crianças [0,10)
> Adolescente [10,20)
> Adultos [20,60)
> Idosos >=60
>
> Abraços,
>
> Marcos Coelho Bissoli
>
> Em 23 de jun de 2018, às 20:56, Elias Carvalho via R-br <
> r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
>
> Boa noite pessoal
>
> Qual a melhor forma de categorizar a variável "idade"?
> Existe uma pré-definição de faixa etária no Brasil ?
> Coisa do tipo: criança, jovem, adulto, idoso?
>
> --
>
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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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> c�digo m�nimo reproduz�vel.
>


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Re: [R-br] Faixa etária

[Elias Carvalho via R-br]

Valeu Marcos

Tem uma referencia que posso usar no meu artigo?

Em sáb, 23 de jun de 2018 às 21:18, Marcos Bissoli 
escreveu:

> Olá,
>
> Ministério da saúde segue os pontos de corte:
>
> Crianças [0,10)
> Adolescente [10,20)
> Adultos [20,60)
> Idosos >=60
>
> Abraços,
>
> Marcos Coelho Bissoli
>
> Em 23 de jun de 2018, às 20:56, Elias Carvalho via R-br <
> r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
>
> Boa noite pessoal
>
> Qual a melhor forma de categorizar a variável "idade"?
> Existe uma pré-definição de faixa etária no Brasil ?
> Coisa do tipo: criança, jovem, adulto, idoso?
>
> --
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> *Prof. Elias Carvalho*
>
> *"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)"Blessed is he
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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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[R-br] Faixa etária

[Elias Carvalho via R-br]

Boa noite pessoal

Qual a melhor forma de categorizar a variável "idade"?
Existe uma pré-definição de faixa etária no Brasil ?
Coisa do tipo: criança, jovem, adulto, idoso?

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[R-br] Ajuda com amostra pequena

[Elias Carvalho via R-br]

Bom dia

Recebi um conjunto de dados (summary abaixo) para análise, porém vejo
alguns problemas:


​

   1. Amostra muito pequena, apenas 17 registros
   2. Algumas  variáveis com categorias ocorrendo apenas um ou duas vezes
   como sexo (SEX) por exemplo
   3. Variável idade (IDA) e numero de alunos na sala (NAL) com muitas
   categoria
   4. Variável gerenciamento (GBY) não possui variabilidade

Esse é um banco de dados sobre bullying na escola, preciso analisar a
capacidade do coordenador em definir bullying (DBY) reconhecer bullying
(RBY) e gerenciar bullying (GBY)

Alguem pode sugerir que tipo de ações eu poderia executar para conseguir
fazer alguma análise sobre esses dados ou me dizer se é impossível fazer
isso?


-- 


*In Jesu et Maria*
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[R-br] Chi-quadrado para amostras grandes

[Elias Carvalho via R-br]

Boa tarde

Estou estudando correlação e em um teste para medir a intensidade de
relacionamento entre duas variáveis categóricas (1 dicotômica e outra
ordinal com 5 níveis).

 Observando o resultado abaixo percebe-se o p-value do chi-quadrado muito
baixo indicando que não são independentes,.

No entanto a intensidade da relação medida indica uma intensidade muito
baixo: 0.03.

Acredito que isso está ocorrendo pelo tamanho da amostra (63.3884
registros).

Há uma solução pare resolver este problema?
​

​
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Re: [R-br] Correlação entre variáveis categoricas

[Elias Carvalho via R-br]

Ola Cesar, obrigado pelo retorno

Respostas abaixo:

Em 10 de novembro de 2017 16:10, Cesar Rabak <cesar.ra...@gmail.com>
escreveu:

> Elias,
>
> Umas observações:
>
>
>- Ao você « ... e eliminar os relacionamentos de variáveis com baixa
>corrrelação para evitar conexões causais espurias. » vai deixar as com alta
>correlação *apenas* e aí ter "colinearidade" para as variáveis?
>
> ​A idéia é remover correlações extremamente baixas, algo como 0.01 para
baixo.
Eu tenho uma rotina que verificar e remover colinearidades, mas de dados
numéricos por meio do VIF.
Você conhece algo similar para verificar colinearidade em variáveis
categóricas ?

>
>- A recomendação: « Para variáveis categoricas x categoricas. . .
>Sendo o valor P considerado a medida de correlação » não é muito correta do
>ponto de vista teórico樂 Qual material "recomenda isso"?
>
>
​Eu vi tantos links que até não acho mais, mas foi no
stackoverflow
​ ​
​
​e
stats.stackexchange.com​


>- Para ser assertivo seria necessário que você nos contasse mais sobre
>quem seria (uma binária ou categórica ordinal) a variável resposta.
>
> ​Abaixo, uma amostra das variáveis, são no total 9 categóricas binárias e
12 categóricas ordinais sendo a de defecho é binaria.

Restaram 23.000 registros após remover respostas que não nos interessam
como DON​'T KNOW, REFUSAL, NOT STATED.

*​VARIÁVEL DE DESFECHO*
*C121 - ​Has heart disease*
​*Content  Code   Sample *
NO  0 4,429
YES157,079 ​


*​G001 - In general, how would you say your health is now?*
*Content  Code   Sample *
EXCELLENT  111,328
VERY GOOD 223,290
GOOD318,472
FAIR   4  6,287
POOR5  2,204
​
*​G008 - Have you worked at a job or business at any time in the past 12
months?*
*Content  Code   Sample *
NO  015,233
YES135,675
​
*​CCC_071 - Has high blood pressure*
​*Content  Code   Sample *
NO  014,364
YES147,086


*​R002 - Does a long-term physical condition or mental condition or health
problem, reduce the amount or the kind of activity at your home? ​*
​*Content  Code   Sample *
SOMETIMES 19,189
OFTEN  25,939
NEVER  3  46,419



>    -
>
>
> HTH
> --
> Cesar Rabak
>
>
>
> 2017-11-10 15:17 GMT-02:00 Elias Carvalho via R-br <
> r-br@listas.c3sl.ufpr.br>:
>
>> Boa Tarde Pessoal
>>
>> Tenho um banco de dados com 9 variáveis categóricas binárias e 12
>> variáveis categóricas ordinais.
>>
>> Preciso saber se há correlação entre elas, preciso de um valor que diga
>> se há uma correlação ou associação baixa, média ou alta.
>>
>> O objetivo é pré-processar um banco de dados antes de criar um grafo de
>> rede (path analysis e rede bayesiana) e eliminar os relacionamentos de
>> variáveis com baixa corrrelação para evitar conexões causais espurias.
>>
>> Lendo alguns materiais foi recomendado o seguinte:
>>
>>- Para variáveis categoricas x categoricas usar o qui-quadrado para
>>determinar se elas são independentes ou não.Sendo o valor P considerado a
>>medida de correlação
>>- Calcular também o v de Crammer (quanto menor maior é a força da
>>correlação)
>>
>> Alguuém pode me confirmar se esse é o melhor método ? Ou sugere outra
>> coisa ?
>>
>> --
>>
>>
>> *In Jesu et Maria*
>> *Obrigado*
>> *Prof. Elias Carvalho*
>>
>> *"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)"Blessed is he
>> who has been able to understand the cause of things"*
>>
>> ___
>> 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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[R-br] Correlação entre variáveis categoricas

[Elias Carvalho via R-br]

Boa Tarde Pessoal

Tenho um banco de dados com 9 variáveis categóricas binárias e 12 variáveis
categóricas ordinais.

Preciso saber se há correlação entre elas, preciso de um valor que diga se
há uma correlação ou associação baixa, média ou alta.

O objetivo é pré-processar um banco de dados antes de criar um grafo de
rede (path analysis e rede bayesiana) e eliminar os relacionamentos de
variáveis com baixa corrrelação para evitar conexões causais espurias.

Lendo alguns materiais foi recomendado o seguinte:

   - Para variáveis categoricas x categoricas usar o qui-quadrado para
   determinar se elas são independentes ou não.Sendo o valor P considerado a
   medida de correlação
   - Calcular também o v de Crammer (quanto menor maior é a força da
   correlação)

Alguuém pode me confirmar se esse é o melhor método ? Ou sugere outra coisa
?

-- 


*In Jesu et Maria*
*Obrigado*
*Prof. Elias Carvalho*

*"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)"Blessed is he
who has been able to understand the cause of things"*
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m�nimo reproduz�vel.

[R-br] Excluir valores da matriz de correlação

[Elias Carvalho via R-br]

Boa noite pessoal

Como posso excluir de uma matriz de correlação valores muito baixo como  *esse
em negrito* como abaixo

G001G002 G008 C051C071
   C101C151R001R02AR02C R2B1
G001  1.  0.14842780 -0.114680730  0.302947649  0.32931462
0.37740045  0.30480517 -0.34884430 -0.39049631 -0.34041558
0.056306588
G002  0.14842780  1.  0.070276175  0.170691108  0.09668893
*0.02550203*  0.13058268 -0.15025183 -0.15148344 -0.18614711
0.118041910
G008 -0.11468073  0.07027618  1.0  *0.007789258*  0.06977162
0.01623666 -0.14927575  0.01368586  *0.03586060  0.00202448*
0.486717281
C051  0.30294765  0.17069111  0.007789258  1.0  0.37174418
0.26435392  0.22513174 -0.47614134 -0.48203009 -0.42861271
0.372495377
C071  0.32931462  0.09668893  0.069771618  0.371744175  1.
0.45945064  0.40883404 -0.24972945 -0.22757192 -0.17468398
0.312496407


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[R-br] Identificação de variáveis

[Elias Carvalho via R-br]

Como posso identificar se uma variável é 'ordered factor nas seguintes
condições:

   - o read.csv leu ela como int:


   - ​o read.csv leu ela como factor e não ordered factor:

​
Obrigado
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[R-br] Efeitos diretos e indiretos no lavaan

[Elias Carvalho via R-br]

​Alguem sabe me dizer se é possível extrair os efeitos diretos e indiretos
de uma variável específica de um grafo de Path Analysis gerado pelo Lavaan
?​

Explicando melhor, tennho um estudo avaliando o relacionamento de várias
variáveis com um ou mais desfechos, então gostaria de criar uma tabela com
esses valores e depois um grafico que permita analisar melhor os efeitos
diretos e indiretos sobre a variável de desfecho.

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[R-br] Ler arquivo exportado do SQL 2016

[Elias Carvalho via R-br]

Pessoal

Recebi um arquivo exportado do Microsoft SQL 2016 que tem extensão .txt e o
mesmo com .csv e tem essa cara:


​
Procurei, mas ainda não achei nada, alguém tem alguma expriência em
importar esse arquivo para o R?

Um simples read.csv por exemplo não funciona

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Re: [R-br] Como referenciar o pacote Parallel

[Elias Carvalho via R-br]

Valeu Alexandre !

Sabia do R mas não para os pacotes, sempre aprendendo, muito bom isso.



Em 10 de outubro de 2017 08:13, Alexandre Serpa <serpa.alexan...@gmail.com>
escreveu:

> Olá Elias,
>
> citation() para o R como um todo e citation ("nome_pacote").
>
> Abs,
>
> Alexandre Serpa
>
> Doutor em Psicologia
> Especialista em Métodos Computacionais Estatísticos
> email:   serpa.alexan...@gmail.com
>
> Em 10 de outubro de 2017 00:04, Elias Carvalho via R-br <
> r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
>
>> Boa noite pessoal
>>
>> Estou usando o pacote parallel em um artigo, alguém sabe como devo
>> referenciá-lo ?
>>
>> Procurei no google e nao encontrei nada.
>>
>> --
>>
>>
>> *In Jesu et Maria*
>> *Obrigado*
>> *Prof. Elias Carvalho*
>>
>> *"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)"Blessed is he
>> who has been able to understand the cause of things"*
>>
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>> 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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[R-br] Como referenciar o pacote Parallel

[Elias Carvalho via R-br]

Boa noite pessoal

Estou usando o pacote parallel em um artigo, alguém sabe como devo
referenciá-lo ?

Procurei no google e nao encontrei nada.

-- 


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[R-br] Pacote Parallel e Processos Zumbis

[Elias Carvalho via R-br]

Bom dia pessoal

Uso o pacote Parallel para criar um cluster e executar um processo em
paralelo:
 # Calculate the number of cores
  no_cores <- detectCores() - 1

  # Initiate cluster
  cl <- makeCluster(no_cores)

 . . . executo meu processo no R

  # Release the cluster
  stopCluster(cl)

No entanto, mesmo parando o cluster e fechando o RStudio, os processo ainda
rodam no sistema:

​
Só depois de um tempo eles somem.
Meu problema é que preciso continuar rodando outros processo no script e
isso causa travamentos.

Procurei no Google, mas ainda não achei uma solução adequada.

-- 


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Re: [R-br] Criar novo dataframe a partir de uma estrutura

[Elias Carvalho via R-br]

Obrigado pela ajuda Cesar, funcionou perfeitamente

Em 19 de junho de 2017 16:20, Elias Carvalho  escreveu:

> Boa tarde pessoal
>
> Tenho um dataframe com a seguinte esturutra:
>
> data.frame':  1999 obs. of  4 variables:
>  $ RAC: Factor w/ 5 levels "amarela","branca",..: 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 ...
>  $ ECV: Factor w/ 7 levels "casada","desquitada",..: 1 1 6 6 7 1 6 6 6 6 ...
>  $ DCF: Factor w/ 3 levels "não","não sabe",..: NA NA 3 NA NA NA NA NA 3 3 ...
>  $ ERG: Factor w/ 3 levels "ALTO RISCO","BAIXO RISCO",..: 2 1 3 1 1 1 2 2 2 2 
> ...
>
>
> ​Gostaria de criar um novo dataframe com o mesmo numero de linhas(1999)
> mesma quantidade de variáveis(4) e mesmo número de niveis dessas variáveis
> tipo fator​.
>
> Achei o comando para criar a estrutura:
>
> df2 <-  data.frame(matrix("", ncol = ncol(df1), nrow = nrow(df1)))
>
> mas não achei como criar com o mesmo tipo de variável e mesma quantidade
> de níveis, no caso factor
>
>
> --
>
>
> *In Jesu et Maria*
> *Obrigado*
> *Prof. Elias Carvalho*
>
> *"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)"Blessed is he
> who has been able to understand the cause of things"*
>



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m�nimo reproduz�vel.

[R-br] Criar novo dataframe a partir de uma estrutura

[Elias Carvalho via R-br]

Boa tarde pessoal

Tenho um dataframe com a seguinte esturutra:

data.frame':1999 obs. of  4 variables:
 $ RAC: Factor w/ 5 levels "amarela","branca",..: 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 ...
 $ ECV: Factor w/ 7 levels "casada","desquitada",..: 1 1 6 6 7 1 6 6 6 6 ...
 $ DCF: Factor w/ 3 levels "não","não sabe",..: NA NA 3 NA NA NA NA NA 3 3 ...
 $ ERG: Factor w/ 3 levels "ALTO RISCO","BAIXO RISCO",..: 2 1 3 1 1 1
2 2 2 2 ...


​Gostaria de criar um novo dataframe com o mesmo numero de linhas(1999)
mesma quantidade de variáveis(4) e mesmo número de niveis dessas variáveis
tipo fator​.

Achei o comando para criar a estrutura:

df2 <-  data.frame(matrix("", ncol = ncol(df1), nrow = nrow(df1)))

mas não achei como criar com o mesmo tipo de variável e mesma quantidade de
níveis, no caso factor


-- 


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m�nimo reproduz�vel.

Re: [R-br] Escolha do valor que mais ocorre

[Elias Carvalho via R-br]

Obrigado pela resposta Cesar, a experiência de um estatística conta muito
essa hora.

Em 15 de junho de 2017 17:16, Cesar Rabak <cesar.ra...@gmail.com> escreveu:

> Elias,
>
> Começando pelo mais fácil:
>
> A resposta à sua questão número 3 é que não se define moda para dados
> dicotômicos porque ou é um ou outro nível que teria a maior frequência
> (noves fora o "empate"), dependendo do tipo de análise pode-se se falar em
> "prevalência", etc.
>
> Com relação às duas outras questões, minha experiência com dados com mais
> de uma moda é que a escolha da "moda oficial" é temperada pelo domínio do
> problema em questão, e não se encontrará, somente, na Matemática ou
> Estatística uma solução para esse desempate.
>
> Aliás, há casos patológicos onde a moda pode ficar, matematicamente,
> "indefinida"...
>
> HTH
> --
> Cesar Rabak
>
>
> 2017-06-15 11:14 GMT-03:00 Elias Carvalho via R-br <
> r-br@listas.c3sl.ufpr.br>:
>
>> Bom dia
>>
>> Preciso escolher em uma série de números, aquele que mais ocorre, só que
>> a série pode variar com dados discretos, contínuos ou dicotômicos.
>>
>> Pensei em usar moda, e vi que no  R não há função direta para isso, então
>> eu vi várias sugestões, mas surgiram as seguintes dúvidas:
>>
>> 1. No caso de dados discretos, sem problemas, porém quando for bimodal
>> por exemplo, há um critério para escolha de um dos valores, uma vez que
>> preciso escolher apenas 1 ? Por exemplo, na série tenho "alto",
>> "alto", "médio", "médio", "baixo". A moda seria "alto" e "médio", qual o
>> melhor a se escolher?
>>
>> 2. Para dados contínuos vi que existem fórmulas para calcular a moda,
>> porém isso significa que provavelmente não vou chegar no valores que tenho,
>> então qual o melhor critério para escolher um dos valores ? Escolher o
>> valor mais próximo da moda calculada ?
>>
>> 3. Existe um processo específico para calcular a moda de dados
>> dicotômicos ou é similar a dados discretos ?
>>
>> --
>>
>>
>> *In Jesu et Maria*
>> *Obrigado*
>> *Prof. Elias Carvalho*
>>
>> *"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)"Blessed is he
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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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m�nimo reproduz�vel.

[R-br] Escolha do valor que mais ocorre

[Elias Carvalho via R-br]

Bom dia

Preciso escolher em uma série de números, aquele que mais ocorre, só que a
série pode variar com dados discretos, contínuos ou dicotômicos.

Pensei em usar moda, e vi que no  R não há função direta para isso, então
eu vi várias sugestões, mas surgiram as seguintes dúvidas:

1. No caso de dados discretos, sem problemas, porém quando for bimodal por
exemplo, há um critério para escolha de um dos valores, uma vez que preciso
escolher apenas 1 ? Por exemplo, na série tenho "alto",
"alto", "médio", "médio", "baixo". A moda seria "alto" e "médio", qual o
melhor a se escolher?

2. Para dados contínuos vi que existem fórmulas para calcular a moda, porém
isso significa que provavelmente não vou chegar no valores que tenho, então
qual o melhor critério para escolher um dos valores ? Escolher o valor mais
próximo da moda calculada ?

3. Existe um processo específico para calcular a moda de dados dicotômicos
ou é similar a dados discretos ?

-- 


*In Jesu et Maria*
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m�nimo reproduz�vel.

[R-br] Outros tipos de correlações (ponto bisserial a tetracórica)

[Elias Carvalho via R-br]

Bom dia amigos estatísticos

Estou em busca de referências sobre outros tipos de estatísticas, mais
precisamente:


   - Correlação ponto-bisserial
   - Correlação bisserial
   - Correlação polisserial
   - Correlação policorica
   - Correlação tetracorica



Gostei desse link https://www.andrews.edu/~calkins/math/edrm611/edrm13.htm
que um amigo forneceu, pois ele é suscinto e apresenta fórmulas finais
simples, mas está imcompleto e vi que tem uma fórmula errada.

Eu achei alguns outros sites, mas com formulações extremamente complexas.

Alguém poderia indicar uma boa e acessível referência para isso?

Boa semana

-- 


*In Jesu et Maria*
*Obrigado*
*Prof. Elias Carvalho*

*"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)"Blessed is he
who has been able to understand the cause of things"*
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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 forne�a c�digo 
m�nimo reproduz�vel.

Re: [R-br] Extrair P-value do resultado de uma imputação com MICE

[Elias Carvalho via R-br]

Muito obrigado Paulo, me ajudou muito.

Em 21 de abril de 2017 10:38, Elias Carvalho  escreveu:

> Excelente trabalho Paulo, muitíssimo obrigado, me ajudou muito.
>
> Eu gostaria de conhecer melhor essa estrutura para entender como você
> chegou ai, ontem eu fiquei horas tentando e nada.
>
> Tenho trabalhado com o R a algum tempo, não sou estatístico, sou da
> computação.
>
> Alguma dica de onde estudar isso, ou somente na prática mesmo ?
>
>
>
> 2017-04-20 20:30 GMT-03:00 Elias Carvalho :
>
>> Boa noite pessoal
>>
>> Estou testando o pacote mice para fazer imputação múltipla de dados
>> missing, conforme exemplo:
>>
>> library(mice)
>>
>> imp <- mice(nhanes2)
>> fit <- with(imp, lm(chl~age+bmi))
>>
>> summary(fit)
>>
>> O resultado se resume em:
>>
>>  ## summary of imputation 1 :
>>
>> Call:
>> lm(formula = chl ~ age + bmi)
>>
>> Residuals:
>>Min 1Q Median 3QMax
>> -46.37 -19.23 -11.24  12.66  83.69
>>
>> Coefficients:
>> Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
>> (Intercept)   32.134 53.202   0.604  0.55232
>> age2  49.058 18.153   2.702  0.01334 *
>> age3  62.837 19.886   3.160  0.00472 **
>> bmi4.907  1.795   2.733  0.01246 *
>> ---
>> Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
>>
>> Residual standard error: 34.89 on 21 degrees of freedom
>> Multiple R-squared:  0.3835, Adjusted R-squared:  0.2954
>> F-statistic: 4.354 on 3 and 21 DF,  p-value: 0.01557
>>
>>
>> ​Eu gostaria de extrair o p-value: 0.01557 dessa estrutura, mas não
>> consegui com os métodos convencionais, pois a estrutura parece diferente da
>> estrutura gerada por um lm ou glm.
>>
>> Alguém poderia me ajudar
>>
>> --
>>
>>
>> *In Jesu et Maria*
>> *Obrigado*
>> *Prof. Elias Carvalho*
>>
>> *"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)"Blessed is he
>> who has been able to understand the cause of things"*
>>
>
>
>
> --
>
>
> *In Jesu et Maria*
> *Obrigado*
> *Prof. Elias Carvalho*
>
> *"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)"Blessed is he
> who has been able to understand the cause of things"*
>



-- 


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Re: [R-br] Extrair P-value do resultado de uma imputação com MICE

[Elias Carvalho via R-br]

Excelente trabalho Paulo, muitíssimo obrigado, me ajudou muito.

Eu gostaria de conhecer melhor essa estrutura para entender como você
chegou ai, ontem eu fiquei horas tentando e nada.

Tenho trabalhado com o R a algum tempo, não sou estatístico, sou da
computação.

Alguma dica de onde estudar isso, ou somente na prática mesmo ?



2017-04-20 20:30 GMT-03:00 Elias Carvalho :

> Boa noite pessoal
>
> Estou testando o pacote mice para fazer imputação múltipla de dados
> missing, conforme exemplo:
>
> library(mice)
>
> imp <- mice(nhanes2)
> fit <- with(imp, lm(chl~age+bmi))
>
> summary(fit)
>
> O resultado se resume em:
>
>  ## summary of imputation 1 :
>
> Call:
> lm(formula = chl ~ age + bmi)
>
> Residuals:
>Min 1Q Median 3QMax
> -46.37 -19.23 -11.24  12.66  83.69
>
> Coefficients:
> Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
> (Intercept)   32.134 53.202   0.604  0.55232
> age2  49.058 18.153   2.702  0.01334 *
> age3  62.837 19.886   3.160  0.00472 **
> bmi4.907  1.795   2.733  0.01246 *
> ---
> Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
>
> Residual standard error: 34.89 on 21 degrees of freedom
> Multiple R-squared:  0.3835,  Adjusted R-squared:  0.2954
> F-statistic: 4.354 on 3 and 21 DF,  p-value: 0.01557
>
>
> ​Eu gostaria de extrair o p-value: 0.01557 dessa estrutura, mas não
> consegui com os métodos convencionais, pois a estrutura parece diferente da
> estrutura gerada por um lm ou glm.
>
> Alguém poderia me ajudar
>
> --
>
>
> *In Jesu et Maria*
> *Obrigado*
> *Prof. Elias Carvalho*
>
> *"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)"Blessed is he
> who has been able to understand the cause of things"*
>



-- 


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[R-br] Como escolher o melhor conjunto de dados imputador no MICE

[Elias Carvalho via R-br]

Usando o pacote mice fiz o seguinte teste (imputação de dados):

imp <- mice(nhanes)

Isso gerou 5 conjuntos de dados imputados:

imp$imp$bmi



​​

Eu gostaria de entender como escolher o melhor dataset imputado

Por exemplo, para bmi (acima) qual das 5 colunas será a melhor escolha?

Eu achei vários exemplos usando regressão logistica, mas eu não vou rodar
uma regressão logistica, vou usar os dados para criar uma rede bayesiana.

Alguém poderia me ajudar por favor?
-- 


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*Prof. Elias Carvalho*

*"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)"Blessed is he
who has been able to understand the cause of things"*
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[R-br] Maximizar plot window no RStudio

[Elias Carvalho via R-br]

Bom dia pessoal

Alguém sabe como posso maximizar a janela plot do RSstudio via linha de
comando ?

Explicando:

Estou fazendo uma rotina para verificação de outliers baseado no boxplot
então ao examinar os dados eu gero os gráficos abaixo, no entanto, se a
janela estiver pequena demais os gráficos não aparecem e ainda surge uma
mensagem  Error in plot.new() : figure margins too large in R

:

​

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[R-br] Combinar multiplos datasets - Inputação Múltipla com MICE

[Elias Carvalho via R-br]

*Boa noite pessoal*

*Eu preciso tratar dados missing do meu dataset, li bastante e o MICE me
pareceu uma boa ferramente para isso, então p**rossegui da seguinte
maneira:*

​mice(df.factor.variable, m=5, maxit = 50, method = 'polyreg', seed = 500)​

*e depois para juntar os 5 datasets usei:*

complete.factor.data <- complete(factor.variable.imputed, 'long')
​
​*Como tenho 1999 registros no meu dataset e foram gerados 5 conjuntos de
dados imputados, o resultado foi de 9995 observações (1999 * 5)​.*

*Alguém sabe me dizer se o procedimento está correto ou há uma maneira de
unir os 5 datasets imputados em um só gerando um dataset de 1999 registros
sem NAs?*

*ps: vou usar esse novo dataset sem missing para aprender uma rede
Bayesiana*

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[R-br] Verificar multicolinearidade

[Elias Carvalho via R-br]

Boa noite pessoal

Alguém poderia me indicar os melhores métodos via R para identificar
multicolinearidade de dados ?

Pelo que pesquisei no forum a maioria das informações parece ser antigas
(2011 a 2015) por isso gostaria de algo mais recente.

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[R-br] Inputação Múltipla (IM) com MICE

[Elias Carvalho via R-br]

Bom dia pessoal

Preciso de uma orientação.

Tenho uma base de dados com missing em uma quantidade razoável.

As variáveis com missing são: 4 dicotômicas (0 e 1) e 5 quantitativas
contínuas.

Lendo sobre sobre os métodos para váriáveis quantitativas eu percebi que se
usa muito o Predicitive Mean Matching (PMM) como um bom método de machine
learning para IM, então pensei em usar este, mas tem outros.

Já para variáveis qualitativas dicotomicas vi na documentação: logreg,
logreg.boot, porém vi em uma dissertação de mestrado que se utilizou o
polyreg que é indicada para variáveis qualitativa nominal, assim como o
método lda.

Portanto, minha dúvida é: como escolher/avaliar o melhor método de
imputação?


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Re: [R-br] RStudio para criar e testar pacotes

[Elias Carvalho via R-br]

Obrigado Walmes e Karinga

Obrigado aos dois pelas respostas

Estou regerando o pacote do zero e revendo cada função, até agora não deu o
erro, talvez tenha ficado alguma coisa nas diversas gerações do pacote.

Aproveitando um feliz 2017

Em 30 de dezembro de 2016 07:41, Karina Rebuli <karina.reb...@gmail.com>
escreveu:

> Bom dia, Elias!
>
> Conseguiu resolver o problema?
>
> >>> 'data' must be of a vector type, was 'NULL' quando passo um dataframe
> como parametro para a função...
> >>> Error in fetch(key) : lazy-load database '..descopl.rdb' is
> corrupt
> Só com esses dados que você passou, parece que ambos os erros são causados
> por um problema na hora de gerar, ler ou utilizar o data.frame: o primeiro
> diz que o objeto é NULL e o segundo não encontra alguma chave no objeto - o
> que pode ser por ele estar NULL mesmo. Ou pode ser que você não esteja
> passando o objeto vazio, mas utilizando alguma função específica de vectors
> em um data.frame. Não ficou claro para mim se o 'data' deveria ser um
> vector ou data.frame. O R é bastante flexível quanto à classe dos objetos
> (S3), mas tem algumas coisas que precisam do objeto na classe certa mesmo.
>
> >>> Isso acontece quando tento usar alguma função do pacote
> Quaisquer funções? No desenvolvimento funciona e depois que você vai usar
> o pacote compilado e instalado dá erro? O objeto de dados deveria fazer
> parte do pacote?
>
>
> Pelo menos eu, para poder ajudar, preciso de mais informação. Caso ainda
> esteja ocorrendo, você poderia passar o código de uma função que dá esse
> erro?
>
> Abs,
> Karina
>
>
>
> On Tue, Dec 20, 2016 at 11:05 PM Elias Carvalho via R-br <
> r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote:
>
>> Ola Valmes
>>
>> Obrigado pelo retorno
>>
>> Isso acontece quando tento usar alguma função do pacote
>>
>> Em 17 de dezembro de 2016 10:37, Walmes Zeviani <walmeszevi...@gmail.com>
>> escreveu:
>>
>> Professor Elias,
>>
>> Eu uso os recursos do roxygen2 e devtools, porém sem usar o RStudio.
>> Ainda não me deparei com os problemas que você mencionou. Isso está
>> acontecendo quando roda o check()?
>>
>> À disposição.
>> Walmes.
>> ​
>>
>>
>>
>>
>> --
>>
>>
>> *In Jesu et Maria*
>> *Obrigado*
>> *Prof. Elias Carvalho*
>>
>> *"Felix, qui potuit rerum cognoscere causas" (Virgil 29 BC)"Blessed is he
>> who has been able to understand the cause of things"*
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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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Re: [R-br] RStudio para criar e testar pacotes

[Elias Carvalho via R-br]

Ola Valmes

Obrigado pelo retorno

Isso acontece quando tento usar alguma função do pacote

Em 17 de dezembro de 2016 10:37, Walmes Zeviani 
escreveu:

> Professor Elias,
>
> Eu uso os recursos do roxygen2 e devtools, porém sem usar o RStudio. Ainda
> não me deparei com os problemas que você mencionou. Isso está acontecendo
> quando roda o check()?
>
> À disposição.
> Walmes.
> ​
>



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[R-br] RStudio para criar e testar pacotes

[Elias Carvalho via R-br]

Ola Pessoal

Tenho usado o RStudio versão 1.0.39 e Roxygen2 versão 5.0.1 para criar e
documentar um pacote, porém estou enfrentando os seguintes erros de forma
aleatória quando tento executar meu pacote.

   - 'data' must be of a vector type, was 'NULL' quando passo um dataframe
   como parametro para a função, o estranho aqui é que hora funciona e hora dá
   esse erro
   - Error in fetch(key) : lazy-load database '..descopl.rdb' is
   corrupt, mesmo comentário

A poucos dias atras rodava tudo certinho.

Alguém usa RStudio para criar e documentar pacotes, me parece que ele anda
instável ?
O que recomendam ?

ps:Uso linux Mint 18 Sara com interface Cinamon ( Mutter (Muffin))

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[R-br] Erro ao criar manual em pdf do pacote - Only *source* packages can be checked

[Elias Carvalho via R-br]

*Bom dia pessoal*

*Estou criando um pacote R, quando executo o comando "R CMD check
diretorio_do_meu_pacote" de dentro do diretório
"/home/ecacarva/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.3/" onde tem a pasta do
pacote instalado para gerar o manual em pdf, ocorre o erro: Only *source*
packages can be checked.*

*Alguém poderia me ajudar ?*

* using log directory
‘/home/ecacarva/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.3/bnpa.Rcheck’
* using R version 3.3.2 (2016-10-31)
* using platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
* using session charset: UTF-8
* checking for file ‘bnpa/DESCRIPTION’ ... OK
* checking extension type ... Package
* this is package ‘bnpa’ version ‘0.1.0’
* package encoding: UTF-8
* checking package namespace information ... OK
* checking package dependencies ... OK
* checking if this is a source package ... ERROR
*Only *source* packages can be checked.*
* DONE
Status: 1 ERROR

*Meu file description tem o seguinte conteúdo:*

Package: bnpa
Type: Package
Title: Bayesian Networks & Path Analysis
Version: 0.1.0
Date: 2016-11-30
Depends: R (>= 3.2.3)
Suggests: bnlearn, gdata, graph, lavaan, parallel, plyr, Rgraphviz, stats,
semPlot, qgraph
Author: Elias C A Carvalho, Joao R N Vissoci, Luciano Andrade, Emerson P
Cabrera, Julio C Nievola
Maintainer: Elias C A Carvalho 
Description: Functions to help a novice research to build Path Analysis
model.
URL:
License: GPL-3
Encoding: UTF-8
LazyData: TRUE
RoxygenNote: 5.0.1

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m�nimo reproduz�vel.

[R-br] no visible global function definition for ‘biocLite’

[Elias Carvalho via R-br]

Pessoal,

Estou construindo um pacote onde uso o pacote Rgraphviz do site "
http://bioconductor.org/biocLite.R;, porém quando vou checar o pacote gera
o seguinte alerta:

check.package: no visible global function definition for
‘biocLite’Undefined global functions or variables:  biocLite


​Esta minha função "check:package" (abaixo) verifica se os pacotes
necessários estão instalados e se não estiverem então instala.

Alguem sabe como posso resolver ?

check.package <- function(package.name)
{
  if (!is.element(package.name, utils::installed.packages()))
  {

print(c("== Instalando: ", package.name, "=="), sep="")

if (package.name == "Rgraphviz")
{

  source("http://bioconductor.org/biocLite.R;)
  biocLite("Rgraphviz", suppressUpdates=TRUE)

} # else if (package.name == 'Rgraphviz')
else if (package.name == 'graph')
{

  source("http://bioconductor.org/biocLite.R;)
  biocLite("graph", suppressUpdates=TRUE)

} # else if (package.name == 'graph')
else
{

  utils::install.packages(package.name, verbose = FALSE, dependencies =
TRUE)
  if (!is.element(package.name, utils::installed.packages()))
stop("Package not found")

} # else
  } # if (!is.element(package.name, installed.packages()))
} # check.package <- function(package.name)
​

-- 


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[R-br] Erro checando o pacote: No Visivle global function

[Elias Carvalho via R-br]

Pessoal,

Desculpe, acabei enviando sem assunto.

Estou construindo um pacote onde uso o pacote Rgraphviz do site "
http://bioconductor.org/biocLite.R;, porém quando vou checar o pacote gera
o seguinte alerta:

check.package: no visible global function definition for
‘biocLite’Undefined global functions or variables:  biocLite


Alguém sabe como resolver isso ? Embora seja um Warning eu gostaria de
resolver

-- 


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[R-br] (sem assunto)

[Elias Carvalho via R-br]

Pessoal, estou construindo um pacote onde uso o pacote Rgraphviz do site "
http://bioconductor.org/biocLite.R;, porém quando vou checar o pacote gera
o seguinte alerta:

check.package: no visible global function definition for
‘biocLite’Undefined global functions or variables:  biocLite


Alguém sabe como resolver isso ? Embora seja um Warning eu gostaria de
resolver

-- 


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[R-br] não foi possível encontrar a função "%!in%"

[Elias Carvalho via R-br]

Pessoal

Executando uma função do pacote bn ocorreu o seguinte erro:

check.bn.strength(strength)
Error in check.bn.strength(strength) :
  não foi possível encontrar a função "%!in%"


Alguém sabe porque dá esse erro no R ?

-- 


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[R-br] Identificar variáveis dicotomicas

[Elias Carvalho via R-br]

Boa noite pessoal

Existe alguma função do R que permite identificar variáveis dicotomicas em
um dataframe ?

Como por exemplo: 0 e 1 ou 1 e 2 no mesmo dataframe

Obrigado

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m�nimo reproduz�vel.

[R-br] Usar R para Salvar Referencias

[Elias Carvalho via R-br]

Boa tarde pessoal

Alguém sabe se é possível fazer uma busca no google scholar e salvar os
resultados automaticamente no mendeley, tudo via script ?

-- 


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m�nimo reproduz�vel.

Re: [R-br] (sem assunto)

[Elias Carvalho via R-br]

Muito Obrigado Leonardo

Gerou perfeitamente, porém a tabela gerada ficou assim:

Gostaria de gerá-la com a largura relativa para pelo menos ficar assim:

​
Alguma sugestão ? Estou procurando uma forma de criar assim
​







Em 6 de setembro de 2016 14:04, Leonard Assis <assis.leon...@gmail.com>
escreveu:

> Rode ela como rmarkdown e gere um  docx
>
> Em 6 de set de 2016 14:00, "Elias Carvalho via R-br" <
> r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
>
>> Boa tarde a todos.
>>
>> Eu tenho uma matriz, chamada "matrix.results", como resultado de algumas
>> análises:
>>
>>
>> ​Consigo imprimir uma tabela no console com o comando:
>> kable(head(matrix.results ), format = "rst", align = "r")
>>
>>
>> ​​
>> ​Agora eu gostaria de salvar​ uma imagem desta tabela para inserir em um
>> documento.
>>
>> No entanto eu gostaria de salvar como imagem uma tabela mais bem
>> formatada, como esta:
>>
>>
>> ​
>> Alguém poderia ajudar ?
>>
>> ​​
>>
>>
>> *In Jesu et Maria*
>> *Obrigado*
>> *Prof. Elias Carvalho*
>>
>> ___
>> R-br mailing list
>> R-br@listas.c3sl.ufpr.br
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>> código mínimo reproduzível.
>>
>


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[R-br] Salvar uma tabela/matriz como imagem

[Elias Carvalho via R-br]

Boa tarde a todos.

Eu tenho uma matriz, chamada "matrix.results", como resultado de algumas
análises:


​Consigo imprimir uma tabela no console com o comando:
kable(head(matrix.results ), format = "rst", align = "r")


​​
​Agora eu gostaria de salvar​ uma imagem desta tabela para inserir em um
documento.

No entanto eu gostaria de salvar como imagem uma tabela mais bem formatada,
como esta:


​
Alguém poderia ajudar ?

-- 


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[R-br] (sem assunto)

[Elias Carvalho via R-br]

Boa tarde a todos.

Eu tenho uma matriz, chamada "matrix.results", como resultado de algumas
análises:


​Consigo imprimir uma tabela no console com o comando:
kable(head(matrix.results ), format = "rst", align = "r")


​​
​Agora eu gostaria de salvar​ uma imagem desta tabela para inserir em um
documento.

No entanto eu gostaria de salvar como imagem uma tabela mais bem formatada,
como esta:


​
Alguém poderia ajudar ?

​​


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[R-br] Relações entre variáveis

[Elias Carvalho via R-br]

Boa Dia Pessoal

Gostaria de esclarecer uma dúvida: quando tenho dados contínuos eu devo
fazer uma análise da relação linear entre as variáveis, quando são
categóricos a relação a ser analisada é considerada polinomial (me corrijam
se estiver errado). Como eu ainda estou procurando entender alguns
pressupostos da estatística, pergunto:

   1. Qual das duas relações produzem resultados mais fiéis / próximos da
   realidade ?
   2. Embora ocorra uma perda de informação, quando tenho dados mistos
   (categóricos e contínuos) em um data set a melhor opção seria discretizar
   os dados contínuos em categóricos ?

​Eu pergunto isso porque estou trabalhando com redes Bayesianas e sempre me
deparo com dados mistos que podem ser modelados por redes Bayesianas
condicionais que modelam a probabilidade condicional de variáveis
categóricas como percentuais por exemplo (30% sim e 70% não) e variáveis
contínuas com regressão linear. Porém neste tipo de rede Bayesiana nós
discretos não podem ter pais contínuos e isso pode não representar a
realidade, neste caso é preciso optar pela discretização para modelar as
relações não lineares.

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[R-br] (sem assunto)

[Elias Carvalho via R-br]

Ola Pessoal

Estou lendo meu data set assim:
data <- read.csv(file.choose(), header = TRUE, na.strings=c("", " ", "NA"))

No entanto no meu data set o atributo msg com a frase: "Documento pendente"
é convertido para fator .

Alguém sabe se é possivel evitar esse tipo de problema ?

Obrigado

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[R-br] Identificar todos os tipos de variaveis em um data frame

[Elias Carvalho via R-br]

Ola Pessoal

Eu tenho o seguinte data frame:


​
Existe alguma função do R que pode me infomar se tenho somente dados
contínuos, somente categóricos ou ambos ?



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[R-br] Compatibilidade de pacote Linux x Windows

[Elias Carvalho via R-br]

Boa Noite a todos

Criei um pacote no Ubuntu 14.04, com RStudio Version 0.99.896 e R 3.3.0,
gerei o tar.gz, copiei em um pendrive e tentei instalar no RStudio mesma
versão do Windows 7.

A linha de comando que o RStudio do Windows 7 usou para instalar o pacote
foi: install.packages("MY_PACKAGE_1.0.tar.gz", repos=NULL, type="source").

No entanto a linha é executada e nenhuma mensagem aparece e
consequentementeo o pacote não é instalado.

Existem algum passo diferente para instalar um pacote criado no ubuntu para
o windows ? Ou checar o que está acontecendo ?

-- 


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[R-br] Valores aparentemente iguais não são iguais

[Elias Carvalho via R-br]

Boa Tarde Pessoal

Eu preciso remover outliers do meu banco de dados, então executei o
seguinte comando:

outlier_values <- boxplot.stats(data$SCD)$out

Resultado foi esse:

> outlier_values
 [1] 20.98965

Porém quando tento remover com o comando abaixo, nada é removido:

data <- data[!(data$SCD)==20.98965,]

Comparando na mão os valores, vejo que a variável em determinada linha tem
o valor correpondente:

> data$SCD[152]
[1] 20.98965

No entanto, quando faço a comparação entre os dois valores que
aparentemente são iguais, o resultado é falso:

> data$SCD[152]==20.98965
[1] FALSE

Alguém poderia me dar uma ajuda e uma dica de como remover essa linha ?

Obrigado

Elias
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[R-br] Ajustes do comando pdf

[Elias Carvalho via R-br]

Pessoal

Com o código abaixo, estou tentando colocar em um pdf um gráfico de path
analysis feito pelo lavaan e sua tabela de medidas:

pdf("testgraph.pdf")
semPlot::semPaths(pa.model.fit, whatLabels = "par", layout = "spring")
grid.table(dfMeasures)
dev.off()

O  resultado é o conforme a figura abaixo, onde tenho a tabela no centro do
grafo, porém eu gostaria que a tabela ficasse abaixo do grafo. alguém
poderia me dar uma sugestão de como resolver isso ? Obrigado

​


-- 
Obrigado
Elias
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[R-br] Rgraphviz - Tabela no gráfico

[Elias Carvalho via R-br]

*Ola Pessoal*

*Estou salvando um grafo com o comando:*

  png(filename <- paste0("img", substr(pa.name,4,nchar(pa.name
)-4),".png",sep=""),
 units="in", width=10, height=8, pointsize=12, res=300)

  semPlot::semPaths(pa.model.fit, whatLabels = "par", layout = "spring")

*Tentei adicionar o comando abaixo para mostrar uma tabela com alguns
parametros no grafo, mas nada apareceu:*

plotrix::addtable2plot(-6, 35, matMeasures, bty = "n", display.rownames =
TRUE, hlines = TRUE, vlines = TRUE, xpad=0.2, ypad=1, title = "Model Fit
Measurest\n\n")

dev.off()



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Best regards... 8^)

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to its original size”  *Albert Einstein*


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Obrigado
Elias
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[R-br] Erro na instalação de pacotes do Linux para o Win 7

[Elias Carvalho via R-br]

Ola Pessoal


Eu estou criando um pacote no Ubuntu com o RStudio, gerei seu tar.gz e
tentei instalar no RStudio do Windows

como teste, porém ao abrir o tar.gz e solicitar a instalação, a
mensagem abaixo aparece, porém nada mais

acontece e o pacote novo não é instalado.


*The downloaded binary packages are in
C:\Users\Administrador\AppData\Local\Temp\RtmpQvISF6\downloaded_packages
> install.packages("E:/nome_Pacote_1.0_R_x86_64-pc-linux-gnu.tar.gz", repos = 
> NULL, type = "source")
*



Existe alguma coisa a se fazer para gerar um arquivo de instalação do
pacote no Linux para o Windows?


Tem como ver algum status dessa instalação no RStudio ?


Obrigado





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Best regards... 8^)

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-- 
Obrigado
Elias
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Re: [R-br] Normalização de dados

[Elias Carvalho via R-br]

Massa pra caramba Leonardo, vou testar isso já. muitíssimo obrigado

Em 24 de junho de 2016 17:08, Elias Carvalho  escreveu:

> Pessoal,
>
> Eu preciso fazer uma análise para verificar a relação das variáveis com a
> morte e meus dados são semelhantes a tabela abaixo:
>
> *CD_MUN* *MUNIC* *UF* *POPULAÇÃO* *UTI* *PIB* *AUTO* *MOTO* *ONIBUS*
> *CAMINHÃO* *MORTE*
> 1 A X 3577 10 18533,94 1549 661 40 360 2
> *2* *B* *Y* *11958* *2* *12487,36* *5402* *2234* *185* *1401* *11*
> 3 C Z 6936 8 9947 2187 1478 60 666 6
>
> Nessa tabela o município da linha 2 tem mais população, mais PIB, mais
> veículos e mais morte. Isso é óbvio porque a sua população e maior, mas
> isso não
> necessariamente quer dizer que esse município tenha mais mortes ou que
> elas são causadas mais provavelmente pela frota de carros ou motos.
>
> Então pensando em evitar viéses, e por isso eu pensei em normalizar os
> dados dividindo as colunas UTI, PIB, AUTO, MOTO, ONIBUS, CAMINHÃO e MORTE
> pela coluna da POPULAÇÃO e dividir por 10.000, por exemplo para MORTE  da
> linha 2, ficaria: (11/11958)*1000 = 9,1989.
>
> Sessa forma a tabela ficaria assim:
>
> *CD_MUN* *MUNIC* *UF* *POPULAÇÃO* *UTI* *PIB* *AUTO* *MOTO* *ONIBUS*
> *CAMINHÃO* *MORTE*
> 1 A X 3577 27,9564 51814,2018 4330,4445 1847,9172 111,8256 1006,4300
> 5,5913
> *2* *B* *Y* *11958* *1,6725* *10442,6827* *4517,4778* *1868,2054*
> *154,7081* *1171,6006* *9,1989*
> 3 C Z 6936 11,5340 14341,1188 3153,1142 2130,9112 86,5052 960,2076 8,6505
>
> Ou ainda poderia usar alguma ferramento do R que fosse mais confiável ?
>
> --
> Best regards... 8^)
>
> “The mind that is open to new ideas never come back
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>
>
> --
> Obrigado
> Elias
>



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Obrigado
Elias
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[R-br] Normalização de dados

[Elias Carvalho via R-br]

Pessoal,

Eu preciso fazer uma análise para verificar a relação das variáveis com a
morte e meus dados são semelhantes a tabela abaixo:

*CD_MUN* *MUNIC* *UF* *POPULAÇÃO* *UTI* *PIB* *AUTO* *MOTO* *ONIBUS*
*CAMINHÃO* *MORTE*
1 A X 3577 10 18533,94 1549 661 40 360 2
*2* *B* *Y* *11958* *2* *12487,36* *5402* *2234* *185* *1401* *11*
3 C Z 6936 8 9947 2187 1478 60 666 6

Nessa tabela o município da linha 2 tem mais população, mais PIB, mais
veículos e mais morte. Isso é óbvio porque a sua população e maior, mas
isso não
necessariamente quer dizer que esse município tenha mais mortes ou que elas
são causadas mais provavelmente pela frota de carros ou motos.

Então pensando em evitar viéses, e por isso eu pensei em normalizar os
dados dividindo as colunas UTI, PIB, AUTO, MOTO, ONIBUS, CAMINHÃO e MORTE
pela coluna da POPULAÇÃO e dividir por 10.000, por exemplo para MORTE  da
linha 2, ficaria: (11/11958)*1000 = 9,1989.

Sessa forma a tabela ficaria assim:

*CD_MUN* *MUNIC* *UF* *POPULAÇÃO* *UTI* *PIB* *AUTO* *MOTO* *ONIBUS*
*CAMINHÃO* *MORTE*
1 A X 3577 27,9564 51814,2018 4330,4445 1847,9172 111,8256 1006,4300 5,5913
*2* *B* *Y* *11958* *1,6725* *10442,6827* *4517,4778* *1868,2054* *154,7081*
*1171,6006* *9,1989*
3 C Z 6936 11,5340 14341,1188 3153,1142 2130,9112 86,5052 960,2076 8,6505

Ou ainda poderia usar alguma ferramento do R que fosse mais confiável ?

-- 
Best regards... 8^)

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Obrigado
Elias
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[R-br] Aumentar nó do grafo

[Elias Carvalho via R-br]

*Pessoal estou fazendo um grafo e usei os seguintes comandos:*

graph.structure<- Rgraphviz::layoutGraph(graph.structure,
edgeAttrs=list(label=labels))

graph::nodeRenderInfo(graph.structure)

*e salvando ele:*

png(filename=graph.name, units="in", width=10, height=8, pointsize=12,
res=300)
graph <- Rgraphviz::renderGraph(graph.structure)
dev.off()

*Quando abro o grafo vejo o problema abaixo onde o label extrapola o
tamanho do nó*


Também tentei fazer assim:

​
Alguem pode me dar uma dica ?

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[R-br] (sem assunto)

[Elias Carvalho via R-br]

*Pessoal estou fazendo um grafo e usei os seguintes comandos:*

graph.structure<- Rgraphviz::layoutGraph(graph.structure,
edgeAttrs=list(label=labels))

graph::nodeRenderInfo(graph.structure)

*e salvando ele:*

png(filename=graph.name, units="in", width=10, height=8, pointsize=12,
res=300)
graph <- Rgraphviz::renderGraph(graph.structure)
dev.off()

*Quando abro o grafo vejo o problema abaixo onde o label extrapola o
tamanho do nó*


​
Alguem pode me dar uma dica ?

-- 
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