Re: [R-br] Cluster - agrupar grupos de pessoas
Oi, Daniel
Muito obrigada pela ajuda e seu tempo. Ajudou a esclarecer bastante coisa!
Irei verificar outros métodos de agrupamento como você sugeriu.
Abraçi
Em sex., 20 de jan. de 2023 às 13:34, Daniel Guimarães Tiezzi <
dtie...@usp.br> escreveu:
> Boa tarde Chiara
>
> Desculpe por sugerir transpor a matriz. Eu interpretei de forma equivocada
> a sa questão.
>
> O tipo de organização que você está querendo fazer não vai acontecer.
> O algoritmo de clusterização que está usando é não supervisionado e ele
> irá agrupar cada pessoa que respondeu o questionário de acordo com a
> distância entre eles.
>
> No caso da cidade o exemplo agrupou por cidades pois havia uma linha para
> cada cidade com vários atributos. Você têm uma linha com vários atributos
> para cada pessoa.
> As pessoas pertencem ao mesmo grupo. O que você pode fazer é aplicar um
> algoritmo supervisionado, já que você sabe de qual grupo a pessoa pertence.
> Ou, como são dois grupos, verificar se a clusterização separa as pessoas
> nos dois grupos de forma eficaz.
>
> Por exemplo:
> df <- read.csv('~/Downloads/Questionários cluster.xlsx - Agrupamento.csv')
> head(df)
> dim(df)
> table(df$X)
> head(df[,-c(1,2)])
> # Ward Hierarchical Clustering
> d <- vegan::vegdist(df[,-c(1,2)],distance="jaccard")# distance matrix
> fit <- hclust(d, method="ward.D2")
> groups <- cutree(fit, k=2)
> # draw dendogram with red borders around the 5 clusters
>
> plot(fit) # display dendogram
> plot.new()
> rect.hclust(fit, k=2, border="red")
>
> table(df$X, groups)
>
>
> groups
> 1 2
> COM_LOCAL 90 10
> PESCADOR_ESPORTIVO 63 37
>
> Em porcentagens:
>
> round(prop.table(table(df$X, groups),2)*100,1)
> groups
> 12
> COM_LOCAL 58.8 21.3
> PESCADOR_ESPORTIVO 41.2 78.7
>
>
> Veja que o algoritmo, de uma forma não muito eficaz, é capaz de separar os
> grupos baseado na resposta.
>
> Agora, qual seria o seu teste de hipótese aqui?
>
> Se você aplicar um um teste para verificar que a distribuição dos casos na
> tabela é uniforme ou não:
>
> chisq.test(df$X, groups)
>
> Pearson's Chi-squared test with Yates' continuity
> correction
>
> data: df$X and groups
> X-squared = 18.801, df = 1, p-value = 1.451e-05
>
> Vai notar que você deveria rejeitar a H0.
>
>
> Mas depende muito do que você está investigando e qual é a sua hipótese.
>
> Outra questão é verificar se o método de cálculo de distância é aplicável
> para as suas variável e se o Ward.D é o melhor método de agrupamento.
> Aparentemente as suas variáveis são categóricas.
>
> Espero ter ajudado.
>
> Daniel
>
>
>
> Daniel Tiezzi, MD, PhD
> Oncologia / Mastologia
> Professor Associado - Livre Docente
> Departamento de Ginecologia e Obstetrícia
> Setor de Mastologia e Oncologia Ginecológica
> Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto - USP
> Tel.: 16 3602-2488
> https://github.com/dtiezzi
> http://danieltiezzi.pro.br
> e-mail: dtie...@usp.br
>
> On 20 Jan 2023, at 10:49, Chiara Lubich wrote:
>
> Oi, Daniel, obrigada pelo retorno
>
> Eu fiz a transposição, no entanto a organização fica em função dos objetos
> (importância, recurso, etc). Ver imagem aqui-->acesse.one/dqXgX
> Eu queria que ficasse em função de quem respondeu, ou seja, os atores que
> estou avaliando (pescador e comunidade). Pois quero ver se esses atores têm
> a mesma opinião sobre o ambiente, visto que um é visitante e outro é
> residente do local.
>
> Como você pode ver na tabela tenho 200 linhas de respostas (Pescador ->
> N=100 e Comunidade -> N=100). Minha tabela é essa -->encr.pw/Gs0ZK
>
> Mas queria algo assim, mas ao invés de organizar por cidade (Barcelos,
> Ausentes etc) como na imagem, quero organizar por ator (pescador e
> comunidade) -->l1nk.dev/xHbST
>
> Espero ter explicado melhor!
>
> Muito obrigada e aguardo o retorno
>
> Em ter., 17 de jan. de 2023 às 14:45, Daniel Guimarães Tiezzi <
> dtie...@usp.br> escreveu:
>
>> Fazer a transposição da matrix
>>
>> daniel
>>
>>
>>
>> On Tue, Jan 17, 2023, 3:33 PM Chiara Lubich por (R-br) <
>> r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote:
>>
>>> Boa tarde, pessoal
>>>
>>> Estou com dificuldade para entender como fazer para juntar os dados e
>>> formar grupos na análise e mostrar graficamente isso.
>>>
>>> Estou usando o seguinte banco de dados: encr.pw/Gs0ZK
>>>
>>> Estou usando o seguinte comando:
>>>
Re: [R-br] Cluster - agrupar grupos de pessoas
Oi, Daniel, obrigada pelo retorno
Eu fiz a transposição, no entanto a organização fica em função dos objetos
(importância, recurso, etc). Ver imagem aqui-->acesse.one/dqXgX
Eu queria que ficasse em função de quem respondeu, ou seja, os atores que
estou avaliando (pescador e comunidade). Pois quero ver se esses atores têm
a mesma opinião sobre o ambiente, visto que um é visitante e outro é
residente do local.
Como você pode ver na tabela tenho 200 linhas de respostas (Pescador ->
N=100 e Comunidade -> N=100). Minha tabela é essa -->encr.pw/Gs0ZK
Mas queria algo assim, mas ao invés de organizar por cidade (Barcelos,
Ausentes etc) como na imagem, quero organizar por ator (pescador e
comunidade) -->l1nk.dev/xHbST
Espero ter explicado melhor!
Muito obrigada e aguardo o retorno
Em ter., 17 de jan. de 2023 às 14:45, Daniel Guimarães Tiezzi <
dtie...@usp.br> escreveu:
> Fazer a transposição da matrix
>
> daniel
>
>
>
> On Tue, Jan 17, 2023, 3:33 PM Chiara Lubich por (R-br) <
> r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote:
>
>> Boa tarde, pessoal
>>
>> Estou com dificuldade para entender como fazer para juntar os dados e
>> formar grupos na análise e mostrar graficamente isso.
>>
>> Estou usando o seguinte banco de dados: encr.pw/Gs0ZK
>>
>> Estou usando o seguinte comando:
>> dac<-read.table("clipboard",sep="\t", header=T, dec=".", row.names=1)
>> dac
>> attach(dac)
>> # Ward Hierarchical Clustering
>> d<-vegdist(dac[,-1],distance="jaccard")# distance matrix
>> fit <- hclust(d, method="ward.D2")
>> plot(fit) # display dendogram
>> groups <- cutree(fit, k=5) # cut tree into 5 clusters
>> # draw dendogram with red borders around the 5 clusters
>> rect.hclust(fit, k=5, border="red")
>>
>> que gera esse gráfico:
>> [image: image.png]
>> No entanto, queria que formasse de acordo como nome dos grupos,
>> semelhante a esse gráfico, mas em função dos meus dois atores avaliados
>> (pescador e comunidade).
>> [image: image.png]
>> Só que no meu caso, ao invés de ser as cidades, são os grupos de pessoas.
>>
>> Aos que puderem ajudar eu agradeço
>>
>> Muito obrigada
>>
>> Abraços,
>>
>> ___
>> 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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mínimo reproduzível.
[R-br] Cluster - agrupar grupos de pessoas
Boa tarde, pessoal
Estou com dificuldade para entender como fazer para juntar os dados e
formar grupos na análise e mostrar graficamente isso.
Estou usando o seguinte banco de dados: encr.pw/Gs0ZK
Estou usando o seguinte comando:
dac<-read.table("clipboard",sep="\t", header=T, dec=".", row.names=1)
dac
attach(dac)
# Ward Hierarchical Clustering
d<-vegdist(dac[,-1],distance="jaccard")# distance matrix
fit <- hclust(d, method="ward.D2")
plot(fit) # display dendogram
groups <- cutree(fit, k=5) # cut tree into 5 clusters
# draw dendogram with red borders around the 5 clusters
rect.hclust(fit, k=5, border="red")
que gera esse gráfico:
[image: image.png]
No entanto, queria que formasse de acordo como nome dos grupos, semelhante
a esse gráfico, mas em função dos meus dois atores avaliados (pescador e
comunidade).
[image: image.png]
Só que no meu caso, ao invés de ser as cidades, são os grupos de pessoas.
Aos que puderem ajudar eu agradeço
Muito obrigada
Abraços,
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mínimo reproduzível.
Re: [R-br] Regressão não linear
Oi, César, tudo bem?
Obrigada pelo retorno.
Minha pergunta é se com o passar dos anos aumentou o número de publicações
sobre determinado assunto.
Ao meu ver, usaria uma regressão linear simples.
Mas a tentativa de usar o ajuste não linear, foi mais devido à leitura da
metodologia de alguns artigos que trabalhavam com esse mesmo tipo de
informação.
No qual alguns utilizaram o ajuste não linear era mais adequado, no
entanto, não entendi muito bem o porquê, já que não havia explicações sobre
tal escolha... Acho que por isso ficou evidente minhas dúvidas.
Em qua., 14 de abr. de 2021 às 13:48, Cesar Rabak
escreveu:
> Chiara,
>
> Você menciona « … esse tipo de distribuição … ».
>
> Qual tipo você acha que é?
>
> Pelos nomes que deste aos eixos, parece que a variável dependente é
> inteira¹ ("Qtde. de artigos [N]"), por outro lado, a variável independente
> é um ano calendário, que por definição é uma variável ordinal arbitrária (a
> faixa 1994 -- 2021 poderia ser noutros calendários diferente, por exemplo
> no Bahá'i de 157 a 178, etc.).
>
> Para decidir por uma regressão (de qualquer tipo) antes de mais nada
> deve-se refletir sobre o fenômeno e a modelagem que o *processo* que gera
> esses dados.
>
> As regressões são abordagens que nos permitem fazer ajustes dos dados
> experimentais à essas hipóteses modeladas e enfrenta os dois problemas dos
> dados obtidos por meio de observação: a) amostragem; b) perturbações que
> geram erros nas observações, modeladas como "ruído" ou "erros" com
> distribuição gaussiana de média zero e variância em função da dispersão dos
> dados vis-à-vis à abstração matemática (equação da regressão).
>
> Daí a sua confusão sobre « … como são feitas as escolhas para valores de
> a=?, b=? e c=? » ser esperada.
>
> A equação da regressão ("não linear") propõe uma complexa equação
> exponencia multiplicada pela variável independente, etc.
>
> O quê você precisa responder é: essa curva descreve um processo que
> explica a geração dos dados que está em análise?
>
> OBS.: Faz sentido incluir um ano que ainda não acabou numa regressão que
> conta eventos por unidade de ano calendário?
>
> HTH
> --
> Cesar Rabak
>
> [1] Mais importante, parece ser o tipo de dados "de contagem" que tem
> outras restrições, como não poder ser menor que zero, etc.
>
> On Wed, Apr 14, 2021 at 12:01 PM Chiara Lubich por (R-br) <
> r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote:
>
>> Bom dia,
>> Pessoal, fiz a plotagem dos meu dados:
>> ano n
>> 1994 1
>> 1996 1
>> 2001 1
>> 2002 1
>> 2004 1
>> 2005 3
>> 2006 3
>> 2007 2
>> 2008 4
>> 2009 1
>> 2010 3
>> 2011 2
>> 2012 5
>> 2013 4
>> 2014 5
>> 2015 3
>> 2016 8
>> 2017 2
>> 2018 4
>> 2019 3
>> 2020 12
>> 2021 2
>> [image: image.png]
>> E vi na internet alguns vídeos em que gráficos que tinham esse tipo de
>> distribuição, era feito o uso de Regressão Não Linear, por meio da função
>> "nls". No entanto, tentei começar a digitar os comandos, mas não entendi
>> como são feitas as escolhas para valores de a=?, b=? e c=?.
>> Segue o script abaixo:
>> plot(n ~ ano, data = chiara, xlab = "Ano da publicação", ylab =
>> "Quantidade de artigos (N)")
>> a_maximovalor=max(n)
>> modelo<-nls(y~x*(1-exp(-b*x))^c, data=chiara, start = list(a=
>> a_maximovalor, b=?, c=?))
>>
>> Agradeço desde já pela colaboração
>>
>> ___
>> 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@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.
[R-br] Regressão não linear
Bom dia, Pessoal, fiz a plotagem dos meu dados: ano n 1994 1 1996 1 2001 1 2002 1 2004 1 2005 3 2006 3 2007 2 2008 4 2009 1 2010 3 2011 2 2012 5 2013 4 2014 5 2015 3 2016 8 2017 2 2018 4 2019 3 2020 12 2021 2 [image: image.png] E vi na internet alguns vídeos em que gráficos que tinham esse tipo de distribuição, era feito o uso de Regressão Não Linear, por meio da função "nls". No entanto, tentei começar a digitar os comandos, mas não entendi como são feitas as escolhas para valores de a=?, b=? e c=?. Segue o script abaixo: plot(n ~ ano, data = chiara, xlab = "Ano da publicação", ylab = "Quantidade de artigos (N)") a_maximovalor=max(n) modelo<-nls(y~x*(1-exp(-b*x))^c, data=chiara, start = list(a= a_maximovalor, b=?, c=?)) Agradeço desde já pela colaboração ___ 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.
Re: [R-br] Como fazer análise de relação peso-comprimento usando o R
Cesar, muito obrigada pelos esclarecimentos. Farei o cálculo do IC (pro modelo não linear) por *bootstraping, *como você indicou. Obrigada! ___ 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.
Re: [R-br] Como fazer análise de relação peso-comprimento usando o R
Oi, Cesar, tudo bem? O modelo pode ser linear e não linear. Depende de qual se escolhe. A minha pergunta a princípio era para um modelo linear, mas estava testando agora usar a função nls para fazer um modelo não linear. Abraço ___ 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.
Re: [R-br] Como fazer análise de relação peso-comprimento usando o R
Oi, Daniel e Manassés, tudo bem? Primeiramente muito obrigada pelas respostas. Respondendo a pergunta do Daniel: Sim, gostaria de estimar o índice de correlação entre o peso e comprimento com Intervalo de confiança de 95%. Obrigada pela ajuda de vocês Abraços Se cuidem ___ 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.
[R-br] Como fazer análise de relação peso-comprimento usando o R
Boa noite,
Gostaria de saber como fazer a relação peso-comprimento para peixes
utilizando o R. Normalmente, faço essa análise utilizando o Statistica e
estou tentando atualmente fazer no R.
Logaritmizei mesmo dados de peso e comprimento e fiz análise utilizando o
seguinte comando (conforme um colega me passou):
lwr<-read.table("clipboard",sep="\t", header=T, dec=".")
attach(lwr)
lwr
lpeso<-log(peso)
lcomprimento<-log(comprimento)
lmlwr<-lm(lpeso~lcomprimento)
summary(lmlwr)
e obtive o seguinte resultado:
Call:
lm(formula = lpeso ~ lcomp)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-0.5495 -0.1027 -0.0046 0.1154 0.3636
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -3.739200.06033 -61.98 <2e-16 ***
lcomp3.188860.03571 89.31 <2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.1874 on 46 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9943, Adjusted R-squared: 0.9941
F-statistic: 7975 on 1 and 46 DF, p-value: < 2.2e-16
No entanto, onde vejo a variação (mínimo - máximo) dos valores de a e b?
Acredito que esteja usando o comando errado.
Se puderem ajudar, agradeço
Muito obrigada desde já
___
R-br mailing list
R-br@listas.c3sl.ufpr.br
https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
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mínimo reproduzível.
Re: [R-br] Explicação gráfico e resultados da PCA
Muito obrigada! Em sex., 31 de jul. de 2020 às 15:16, Flávia de Campos Martins < fla.campos.mart...@gmail.com> escreveu: > Boa tarde! > > Seguem algumas referências que usei recentemente: > > https://media.readthedocs.org/pdf/little-book-of-r-for-multivariate-analysis/latest/little-book-of-r-for-multivariate-analysis.pdf > > > http://periodicoscientificos.ufmt.br/ojs/index.php/eng/article/download/3398/2623 > > Att., > > *Flávia de Campos Martins* > Professora Adjunta > Universidade de Pernambuco (UPE), *Campus* Petrolina > BR 203, km 2, S/N > Vila Eduardo > 56328903 - Petrolina, PE- Brasil. > > > Em qui., 23 de jul. de 2020 às 12:40, Chiara Lubich por (R-br) < > r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu: > >> Gerei os resultados da PCA, porém estou com dificuldades para explicação >> dos resultados e do gráfico. >> >> Alguém poderia me dar um norte ou sugerir algum livro/artigo que me ajude >> na interpretação? >> >> Desde já agradeço pela atenção >> >> Abraços >> ___ >> 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. >> > ___ 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.
[R-br] Explicação gráfico e resultados da PCA
Gerei os resultados da PCA, porém estou com dificuldades para explicação dos resultados e do gráfico. Alguém poderia me dar um norte ou sugerir algum livro/artigo que me ajude na interpretação? Desde já agradeço pela atenção Abraços ___ 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.
Re: [R-br] Digest R-br, volume 109, assunto 2
Oi, pessoal
Muito obrigada pela ajuda Daniel e Cesar, os dois modos deram certo.
Abraço
Em seg., 20 de jan. de 2020 às 10:00,
escreveu:
> Enviar submissões para a lista de discussão R-br para
> r-br@listas.c3sl.ufpr.br
>
> Para se cadastrar ou descadastrar via WWW, visite o endereço
> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
> ou, via email, envie uma mensagem com a palavra 'help' no assunto ou
> corpo da mensagem para
> r-br-requ...@listas.c3sl.ufpr.br
>
> Você poderá entrar em contato com a pessoa que gerencia a lista pelo
> endereço
> r-br-ow...@listas.c3sl.ufpr.br
>
> Quando responder, por favor edite sua linha Assunto assim ela será
> mais específica que "Re: Contents of R-br digest..."
>
>
> Tópicos de Hoje:
>
>1. JUNÇÃO DE GRÁFICOS DE LINHA (Chiara Lubich)
>2. Re: JUNÇÃO DE GRÁFICOS DE LINHA (Daniel Guimarães Tiezzi)
>3. Re: JUNÇÃO DE GRÁFICOS DE LINHA (Cesar Rabak)
>
>
> --
>
> Message: 1
> Date: Sun, 19 Jan 2020 15:22:16 -0400
> From: Chiara Lubich
> To: r-br@listas.c3sl.ufpr.br
> Subject: [R-br] JUNÇÃO DE GRÁFICOS DE LINHA
> Message-ID:
> <
> cah-ze+c7rhywzpgtu1jp7yrdhwznfjxxtjv9rhf+323e+e7...@mail.gmail.com>
> Content-Type: text/plain; charset="utf-8"
>
> Oi, gente
> Estou com dificuldades para realizar a junção de gráficos de linha em
> apenas um.
> Minha tabela está da seguinte forma:
> taxadecoleta quantidade especie
> 0.000 81.873 m
> 0.050 77.880 m
> 0.100 74.082 m
> 0.150 70.469 m
> 0.200 67.032 m
> 0.000 67.032 mo
> 0.050 63.763 mo
> 0.100 60.653 mo
> 0.150 57.695 mo
> 0.200 54.881 mo
> 0.250 52.205 mo
> 0.300 49.659 mo
> 0.350 47.237 mo
> 0.400 44.933 mo
> 0.000 54.881 mor
> 0.050 52.205 mor
> 0.100 49.659 mor
> 0.150 47.237 mor
> Porém quando vou gerar o gráfico no r com esse comando abaixo:
> > plot(taxadecoleta, quantidade, col=especie, ylim=c(0,100), t="l",
> xlim=c(0,4), xlab = "Coleta", ylab = "Quantidade")
>
> O gráfico não fica da forma que eu gostaria, ele fica da seguinte forma:
> *Ele junta todas as linhas, formando uma só! :(*
> [image: image.png]
> O máximo que consegui foi esse gráfico de pontos abaixo, porém eu precisava
> que fosse em linha em diferente cores como o da figura abaixo.
> [image: image.png]
>
> Agradeço desde já
> Abraço
>
> Att.,
> Chiara Lubich
> -- Próxima Parte --
> Um anexo em HTML foi limpo...
> URL: <
> http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20200119/d8c5e046/attachment-0001.html
> >
> -- Próxima Parte --
> Um anexo não-texto foi limpo...
> Nome: image.png
> Tipo: image/png
> Tamanho: 9073 bytes
> Descrição: não disponível
> URL: <
> http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20200119/d8c5e046/attachment-0002.png
> >
> -- Próxima Parte --
> Um anexo não-texto foi limpo...
> Nome: image.png
> Tipo: image/png
> Tamanho: 9585 bytes
> Descrição: não disponível
> URL: <
> http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20200119/d8c5e046/attachment-0003.png
> >
>
> --
>
> Message: 2
> Date: Sun, 19 Jan 2020 16:46:42 -0300
> From: Daniel Guimarães Tiezzi
> To: a lista Brasileira oficial de discussão do programa R.
>
> Subject: Re: [R-br] JUNÇÃO DE GRÁFICOS DE LINHA
> Message-ID:
> b48jn7du-xeekijgljewnm9+l1za...@mail.gmail.com>
> Content-Type: text/plain; charset="utf-8"
>
> Pode usar a função lines()
>
> tx <- read.delim('tx.txt')
>
> plot(tx$taxadecoleta[tx$especie == 'm'], tx$quantidade[tx$especie ==
> 'm'], col='red', ylim=c(0,100), xlim=c(0,0.4), xlab = "Coleta", ylab
> = "Quantidade", t='l')lines(tx$taxadecoleta[tx$especie == 'mo'],
> tx$quantidade[tx$especie == 'mo'],
> col='blue')lines(tx$taxadecoleta[tx$especie == 'mor'],
> tx$quantidade[tx$especie == 'mor'], col='green')
>
>
> Em dom., 19 de jan. de 2020 às 16:22, Chiara Lubich por (R-br) <
> r-br@listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
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> > Oi, gente
> > Estou com dificuldades para realizar a junção de gráficos de linha em
> > apenas um.
> > Minha tabela está da seguinte forma:
> > taxadecoleta quantidade especie
> > 0.000 81.873 m
> > 0.050 77.880 m
> > 0.100 74.082 m
> > 0.150 70.469 m
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[R-br] JUNÇÃO DE GRÁFICOS DE LINHA
Oi, gente Estou com dificuldades para realizar a junção de gráficos de linha em apenas um. Minha tabela está da seguinte forma: taxadecoleta quantidade especie 0.000 81.873 m 0.050 77.880 m 0.100 74.082 m 0.150 70.469 m 0.200 67.032 m 0.000 67.032 mo 0.050 63.763 mo 0.100 60.653 mo 0.150 57.695 mo 0.200 54.881 mo 0.250 52.205 mo 0.300 49.659 mo 0.350 47.237 mo 0.400 44.933 mo 0.000 54.881 mor 0.050 52.205 mor 0.100 49.659 mor 0.150 47.237 mor Porém quando vou gerar o gráfico no r com esse comando abaixo: > plot(taxadecoleta, quantidade, col=especie, ylim=c(0,100), t="l", xlim=c(0,4), xlab = "Coleta", ylab = "Quantidade") O gráfico não fica da forma que eu gostaria, ele fica da seguinte forma: *Ele junta todas as linhas, formando uma só! :(* [image: image.png] O máximo que consegui foi esse gráfico de pontos abaixo, porém eu precisava que fosse em linha em diferente cores como o da figura abaixo. [image: image.png] Agradeço desde já Abraço Att., Chiara Lubich ___ 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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