Bom dia pessoal,
Alguém conhece algum pacote do R que faz análise de dados categorizados por
modelos lineares com resposta dicotômica, utilizando a metodologia GSK?
Att.,
Wirton Macedo Coutinho
Fitopatologia - Embrapa Algodão
Campina Grande, PB___
os dados (dataset JURA?) são EXTREMAMENTE assimétricos e o variograma
usual nao vai ter bom comportamento e não é surpresa que
ajuste o modelo com efeito pepita puro
seguem algums comandos com algumas ideias explorando uma possivel
trensformação de variáveis
2 comentarios adicionais:
1. se
Uma breve googlada
http://r.789695.n4.nabble.com/Repeated-measures-with-categorical-data-td4680733.html
(s,f,p)
Allaman
\begin{signature}
=
Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman
Universidade Estadual de Santa Cruz
Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas
Ilhéus/BA - Brasil
Fone: +55 73
Prezados colegas usuários de R, boa tarde.
Estou tentando realizar uma análise de cluster e minha dúvida é se há como
utilizar valores de similaridade, ao invés de dissimilaridade, entre as
unidades a serem agrupadas. Sei que posso obter os valores de similaridade
subtraindo de 1 os valores de
Bom dia amigos da lista.
Estou tentando ajustar um modelo linear misto a um conjunto de dados
(didático), em que Arvore foi considerado como aleatório e Local fixo. Veja os
dados e CMR:
dados
Altura Local Arvore
1 87 1 1
2 84 2 2
3 75 2 3
4 90
Prof. Paulo Justiniano, boa tarde!
Os dados são do dataset JURA mesmo, compreendi as suas explicações.
Com relação ao ajuste por verossimilhança tenho duas dúvidas:
Não foi especificado o argumento cov.model neste caso, em qual modelo ele
ajusta?
O valor do lambda deveria ser lam=-0.2, com o
Acho que seu erro está no fato de você esta utilizando arvore como
fator de agrupamento para o modelo de efeito misto. Você deve utilizar
uma variável que você blocou. Pelo seu exemplo acho que árvore está
dentro de local (você possui mais de uma árvore no mesmo local) , por
isso acho que
Os dados são do dataset JURA mesmo, compreendi as suas explicações.
Com relação ao ajuste por verossimilhança tenho duas dúvidas:
Não foi especificado o argumento cov.model neste caso, em qual modelo ele
ajusta?
por defaulot o modelo exponencial (que é o mesmo que matern com kappa=0.5)
O
Senhores, boa tarde!
Helder, você pode carregar os dados diretamente do dataset jura. Seus dados
correspondem à junção dos objetos disponíveis para predição e validação.
data(package='gstat', jura)
cobre.jura - rbind(jura.pred, jura.val)[,c(1,2,8)]; head(cobre.jura)
Éder Comunello c
Alexandre, boa tarde!
Já vi o pessoal falando na lista que no R tudo é possível, a questão é se
sabemos como fazer! :D
Particularmente, é o tipo de operação que eu prefiro fazer em um SIG, mas
também já vi indicações de como fazer no R.
Embora nunca tenha testado, parece que é possível fazer
Éder, boa tarde
Havia tentado acessar o dataset jura pelo pacote 'compositions' mas este
não está disponível para o R 3.0 ; eu estava trabalhando com os dados de
uma planilha que consegui no site da disciplina, me ajudou.
Obrigado,
*Hélder Gramacho *
Recife-PE /
*agrohel...@gmail.com
Pelo visto só existe um registo de árvore dentro de cada local (n ávores =
n registros = uma linha para cada árvore), sendo assim não tem como
identificar o modelo que você tá especificando, ou seja, o componente de
variância de árvore dentro de local declarado já é na realidade a variância
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