ção de forma
condicional: quando encontrar o primeiro match, passar para o próximo item.
Vai ter que fazer um benchmark porque as instruções vetorizadas são rápidas
e colocar condicionais em loops é um pouco lento. Tudo vai depender do p e
n do seu problema.
Outra opção é verificar se não tem como us
rabalhar com as duas linguagens em
buffers lado a lado. Basta configurar o editor propriamente.
À disposição.
Walmes.
___
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.
propriedades do teste em pequenas amostras. A gente
percebe isso quando compara um teste de Wald contra o de razão de
verossimilhanças. Os resultados podem ser bem diferentes para parâmetros da
estrutura de covariância (como variância e correlações).
À disposição.
Walmes
É possível que sejam duas parametrizações do mesmo modelo ou que tenham um
ancestram comum.
Por outro lado, eu não consegui determinar que são reparametrizações do
mesmo modelo fazendo as contas aqui.
À disposição.
Walmes.
___
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Sérgio,
Submeta um exemplo mínimo reproduzível para abrir caminho e estimular a
submissão de soluções.
À disposição.
Walmes.
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Leia o guia de postagem
Cesar,
De fato não é uma validação cruzada, mas um *hold out*.
Mas entendi que aquilo é apenas um ciclo do loop como CMR.
Já que apontou, dado o pouco que sei, o mesmo modelo poderia ser ajustado
com a lme4::lmer() ou a nlme::lme().
À disposição.
Walmes
Respostas na mensagem.
À disposição.
Walmes.
On Mon, Dec 2, 2019 at 2:51 PM Olympio Neto por (R-br) <
r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote:
> Walmes, muito obrigado.
> Já consegui acessar o arquivo com sua dica, mas estranho que ao mudar p
> estado, não muda o link e continua fazendo
Respostas dentro da mensagem.
À disposição.
Walmes.
On Thu, Nov 28, 2019 at 2:49 PM Luiz Leal wrote:
> Prezado Walmes, muito obrigado.
>
>
> Pelo que entendi não é possível "sigma^2_b" e "sigma^2_e" utilizando a
> função gls().
>
Não. Tem-se qu
conj_validacao)
conj_validacao$fit <-
X %*% fit$Beta[["Estimate"]] + Z %*% fit$U$FSfamily$PO
# Predições (coincidem até a 4 casa decimal).
merge(unique(pred$predictions[, c("FSfamily", "predicted.value.PO")]),
unique(conj_validacao[, c("FSfamily"
# Conteúdo binário.
writeBin(content(u), con = "file.xls") # Escreve em disco.
# Escrevendo em disco direto.
GET(url, write_disk("file2.xls"))
#---
À disposição.
Walmes.
_
random = ~1 | x,
weights = varExp(),
method = "ML")
modelo2
# Componentes de variância pelo método REML.
# ATTENTION: não são imediatamente comparáveis com os anteriores.
VarCorr(modelo2)
À disposição.
Walmes.
__
Cesar,
Seus apontamentos são muito bem vindos.
Complementos na mensagem.
À disposição.
Walmes.
On Tue, Nov 19, 2019 at 9:04 PM Cesar Rabak por (R-br) <
r-br@listas.c3sl.ufpr.br> wrote:
> Prez@dos,
>
> Quero dar um pitaco nessa conversa sobre CV e *pressupostos* (que são um
&
Respostas dentro da mensagem.
À disposição.
Walmes.
On Mon, Nov 18, 2019 at 7:19 PM Maurício Lordêlo
wrote:
> Obrigado Walmes!
> Tenho feito bastante esta análise exploratória por achar fundamental
> conhecer os dados. A questão que como dou muito suporte para trabalhos de
>
rentes pelo desbalanceamento).
emm <- emmeans::emmeans(m1, specs = "sacarose")
emm
# Contrastes entre média marginais.
emmeans::contrast(emm, method = "pairwise")
À disposição.
Walmes.
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htt
exemplos que podem ser adaptados:
http://leg.ufpr.br/~walmes/mpaer/analise-conjunta-de-experimentos.html.
Se você declarar o modelo de efeitos mistos com a lme4 ou nlme, aí pode
usar a combinação de pacotes `lsmeans` e `multcomp` para sair com
comparações múltiplas, sejam por contrastes planejados
Você não poderia criar um esquema de codificação? Ou seja, deixa a saída
numérica com {1 = Solo A, 2 = Solo B, etc.}? Depois você volta com os
rótulos textuais no lugar dos números?
À disposição.
Walmes.
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estimulados para repassarem essa divulgação dos círculos
dos quais participam.
Pela atenção e certo da vossa solidariedade, agradeço.
Walmes.
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Leia o guia
José,
Dê uma olhada no exemplo
http://cursos.leg.ufpr.br/mcglm4aed/tutorials/4-soybean.html.
Creio que com ele você consiga escrever um modelo inicial facilmente.
Nessa figura
https://raw.githubusercontent.com/walmes/Tikz/master/src/fluxograma_modelos_multivariados.png
as caixas com linhas
?
À disposição.
Walmes.
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código
mínimo reproduzível.
Coloquei
grVis(..., *height = "200px"*)
no seu segundo diagrama e a margens ficaram apropriadas. A documentação
indica que as dimensões podem ser passadas em `width` e `height`.
À disposição.
Walmes.
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var,
data = db,
type = c("p", "a"))
xyplot(VariavelResposta1 ~ Idade | Cultivar + Local,
groups = Epoca,
data = db,
type = c("p", "a"))
À disposição.
Walmes.
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código
mínimo reproduzível.
Seu exemplo não é reproduzível.
Sua pergunta não está clara.
À disposição.
Walmes.
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e
Nitrogenio 1 13728.2 13728.2 6.5613
Manejo:Bloco6 16494.0 2749.0 1.3139
Manejo:Rotacao 5 6040.2 1208.0 0.5774
Rotacao:Nitrogenio 5 5636.1 1127.2 0.5387
> VarCorr(mm0)
Groups NameStd.Dev.
Bloco:Rotacao:Manejo (Intercept) 5.4722
Manejo (Intercept) 3.3708
Residual 45.7415
À disposição.
Walmes.
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código
mínimo reproduzível.
Considere esses exemplos
lattice: http://leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/mgest/1medidas-influen.html
ggplot2: http://leg.ufpr.br/~walmes/analises/CECarducci/cafe_pedotrans.html
Usando a graphics com *código reproduzível*
m0 <- lm(dist ~ poly(speed, degree = 2), data = cars)
grid <- wit
interesse inferêncial, ou seja, necessidade de explicar o
fenômeno, compreender quais e como as variáveis influenciam a resposta, etc.
À disposição.
Walmes.
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Edmar,
Se o seu modelo já foi treinado, imagino que você tenha um objeto no R com
o qual você passe as variáveis de entrada de novos dados e ele faça a
previsão da saída.
Em geral, é só usar o método predict().
À disposição.
Walmes.
___
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Eu tenho alguns documentos com análises feitas que podem servir de
inspiração (links abaixo), mas como você disse que é iniciante, recomendo
que use o pacote ExpDes.
http://leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/ciaeear/ciaeear_08fat.html
http://leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/geneticaEsalq/script11.html
http
Ana Paula,
Visite os scripts de número 15 a 18 nessa série de URLs:
http://leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/geneticaEsalq/script15.html.
Espero que te auxiliem.
Walmes.
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https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin
=pt-br/contact).
Em breve o site terá informações sobre rede de hotéis, formas de
deslocamento e principais atividades turísticas e culturais.
Estamos entusiasmados e comprometidos para recebê-los na 63ª RBras.
Saudações Curitibanas. Até breve.
Walmes Zeviani & Wagner Bonat
Coordenadore
)
plot(residuals(m0))
plot(residuals(m0, type = "normalized"))
xyplot(residuals(m0) ~ fitted(m0) | TRAT, data = da)
qqmath(~residuals(m0) | TRAT, data = da)
qqmath(~residuals(m0) | ID, data = da, strip = FALSE)
À
disposição.
Walmes.
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alcança convergência.
À disposição.
Walmes.
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a c�digo
m�nimo reproduz�vel.
HA$ID), by = 10)
update(g,
scales = list(y = list(tck = 1,
at = s,
labels = levels(GALINHA$ID)[s])))
À disposição.
Walmes.
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https://listas.inf.
UE) já esteja na medida certa para o seu caso.
À disposição.
Walmes.
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a c�digo
m
Porque não passar a resposta para uma escala que promova mais igualdade de
variâncias para realizar as inferências? Depois você volta com a
transformação nas estimativas pontuais para descomplicar a interpretação.
À disposição.
Walmes.
___
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Considere os scripts de 11 a 14 aqui
http://leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/conest2013/, o 11 e o 12 aqui
http://leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/cnpaf3/.
À disposição.
Walmes.
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https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin
À
disposição.
Walmes.
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a c�digo
m�nimo reproduz�vel.
o usado nesse exemplo, as médias ajustadas coincidem
# com as médias amostrais.
À
disposição.
Walmes.
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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-b
À disposição.
Walmes.
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a c�digo
m�nimo reproduz�vel.
Prezados,
Eu atualizei esse script para torná-lo reproduzível com a corrente versão
do R e dos pacotes: http://leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/cnpaf2/lat-update.R.
À disposição.
Walmes.
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https
grossa para isso.
À disposição.
Walmes.
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a c�digo
m�nimo reproduz�vel.
Pelos meus testes, o argumento `labels` da função gl() mudou a forma de
trabalhar. Antes funcionava passando um prefixo, no caso, "bl" e "tr".
Agora você tem que passar um vetor string de comprimento igual ao número de
níveis.
Walmes.
Euriann,
Eu subi o script de látice agora compatível com a versão atual do pacote
doBy: http://leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/cnpaf2/lat-update.R. Ele contorna o
problema LSmeans/popMeans, cria o intervalo de confiança que foi removido
pelo autor e contorna o suporte aos objetos vindos da nlme.
À
Euriann,
Esse script contém alguma coisa que lhe pode ser útil sobre análise de
látice: http://leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/cnpaf2/lati.R
Sobre análise conjunta veja
http://leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/geneticaEsalq/script19.html e
http://leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/geneticaEsalq/script20.html
lt;- max(len)
# Selecionando os elementos da lista via vetor lógico.
L[len == nmax]
À disposição.
Walmes.
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.
Alexandre,
Tenho em arquivo um conjunto de scripts (ver data) de um Curso realizado na
Embrapa Arroz e Feijão: http://leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/cnpaf2/ Eles
podem servir de ponto de partida.
Esse curso http://leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/geneticaEsalq/ considerou
modelos mistos a partir do
Fernando,
Talvez essa análise sirva de inspiração:
http://leg.ufpr.br/~walmes/analises/RHTBGoes/copaiba.html
À diposição.
Walmes.
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Leia o guia de
positórios
somente leitura do CRAN e o mantido autor:
https://github.com/cran/rms
https://github.com/harrelfe/rms
À disposição.
Walmes.
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Leia o guia d
orithm = "LM",
trace = "F",
control = list(maxiter = 500))
summary(dur)
À disposição.
Walmes.
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Lei
hist().
y <- rnorm(100)
ht <- hist(y, breaks = seq(-5, 5, by = 0.5))
# Área do histograma.
a <- sum(diff(ht$breaks) * ht$counts)
a
plot(ht)
curve(a * dnorm(x, mean(y), sd(y)),
add = TRUE, col = 2)
À diposição.
Walmes.
___
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6)
boxplot(Sepal.Length ~ Species, data = iris)
dev.off()
png("grafico2.png", width = 1200, height = 900, res = 196)
boxplot(Sepal.Length ~ Species, data = iris)
dev.off()
À disposição.
Walmes.
___
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e outras funções.
Se o número de observações for diferente em cada parcela, é necessário
representar isso com peso na análise (lm(..., weigths)). Os pesos foram
educadamente ignorados nessa análise que fiz porque o número de observações
foi o mesmo. Veja alguns exemplos em:
http:
Fabiana,
Também dê uma olhada nesse material aqui.
http://leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/geneticaEsalq/script10.html
Walmes.
___
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Leia o guia de postagem
ls = c("A", "B"), font = 3)
À disposição.
Walmes.
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a c�digo
m�nimo reproduz�vel.
es: >
in_header:" (mesmo link do anterior).
3) use a opção "header-includes: ": exemplo em
https://tex.stackexchange.com/questions/171711/how-to-include-latex-package-in-r-markdown
.
À disposição.
Walmes.
___
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banco caso completo (sem NA nas variáveis usadas no modelo) que aí os
tamanhos serão iguais.
À disposição.
Walmes.
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Leia o guia de postagem (http
Recomendo que leia o capítulo 5 do Pinheiro & Bates (2000). Para exemplos
de como usar funções, busque por "weighted regression/anova with R".
Pinheiro & Bates, D. (2000). Mixed-effects models in S and S-PLUS. New
York: Springer.
À
salvar estão
inativos. Então use os comandos que listei acima para salvar.
À disposição.
Walmes.
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-
pch = "|",
layout = c(NA, 1),
scales = list(x = list(relation = "free")),
par.settings = list(
box.rectangle = list(col = 1, fill = c("gray70")),
box.umbrella = list(col = 1, lty = 1))),
w = with(Parts, tapply(Sample, Ma
Por alguma razão desconhecida, durante a leitura não foi reconhecida a
tabulação. A primeira linha prensou o texto sem considerar os espaços
gerando o "0113.05". Tente ler de outras formas, como por um arquivo txt.
À disposição.
Walmes.
__
inação (um
dendograma ajudaria). Além destas, tem a proposta do José Wellington, que
seria uma análise univariada sobre o "primeiro componente".
À disposição.
Walmes.
___
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https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bi
a$A)))
# Ajusta o modelo de parcelas subdivididas.
m0 <- aov(Y ~ Bloco + E * A + Error(Bloco:E),
data = da)
# Quadro de anova.
summary(m0)
#---
À disposição.
Walmes.
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a c�digo
m�nimo reproduz�vel.
Sem condições de afirmar nada sem acesso aos dados e códigos que você
utilizou.
À disposição.
Walmes.
___
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Leia o guia de postagem (http
/10183/126049
À disposição.
Walmes.
___
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a c�digo
m�nimo reproduz�vel.
todas as parcelas, ou seja, é balanceado no tempo?
À disposição.
Walmes.
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a c�digo
m
Cleber,
Leia a documentação da função. Espera-se que isso esteja descrito lá.
À disposição.
Walmes.
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Leia o guia de postagem (http
ção.
Walmes.
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a c�digo
m�nimo reproduz�vel.
20, 10, 20, 25, 13, 12),
outcome = gl(3, 1, 9),
treatment = gl(3, 3))
m0 <- glm(counts ~ outcome + treatment,
data = da,
family = poisson())
deviance(m0)
df.residual(m0)
summary(m0)$dispersion
À
disposição.
Ana Paula,
Forneça CMR para que possamos agilizar alguma ajuda.
À disposição.
Walmes.
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e
Essa matéria pode ser útil.
https://ridiculas.wordpress.com/2011/05/21/fatorial-com-desdobramento-da-interacao-grafico-e-tabela-de-medias/
À disposição.
Walmes.
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aos dados usados no corpo da mensagem (use dput()).
À disposição.
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a c
Eu uso suppressMessages(pacote).
À disposição.
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m�nimo reproduz
x <- matrix(as.character(rnorm(100)), ncol = 10)
typeof(x)
apply(x,
MARGIN = 2,
FUN = function(i) {
sum(as.numeric(i))
})
À disposição.
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, Frank Bretz, Torsten Hothorn, Peter Westfall
http://users.iems.northwestern.edu/~nelsonb/Publications/HsuNelson.pdf
À disposição.
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Leia o guia de
teste de
Tukey. Por experiência, a correção da multiplicidade pelo método (default)
single-step produz resultados muito parecidos com o Tukey. Outra opção que
gosto é o FDR (false discovery rate).
http://leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/geneticaEsalq/script05.html
O pacote agricolae permite fazer teste
ext(x = 3,
y = 3,
labels = "Olá mundo.",
col = "red"))
grid.arrange(image(m1), p, ncol = 2)
À disposição.
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Nessa página tem um conjunto de exemplos com regressões suaves.
http://leg.ufpr.br/~walmes/cursoR/mgest/5reg-locais.html
À disposição.
Walmes.
Walmes Marques Zeviani
LEG - Laboratório de Estatística e Geoinformação
mp")
[1] ‘1.4.6’
> R.version.string
[1] "R version 3.3.1 (2016-06-21)"
>
> browseURL("https://cran.r-project.org/web/packages/multcomp/index.html;)
À disposição.
Walmes.
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UN = mean)
À disposição.
Walmes.
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a c�digo
m�nimo reproduz�vel.
Prezado,
Ajude àqueles dispostos a te ajudar. Forneça CMR.
À disposição.
Walmes.
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e
Prezado,
Ajude àqueles dispostos a te ajudar. Forneça CMR.
À disposição.
Walmes.
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne
disposição.
Walmes.
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a c�digo
m�nimo reproduz�vel.
Minha sugestão, pouco fundamentada, seria você passar os shapefiles para
diretório de outro que não seja www/.
À disposição.
Walmes.
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Leia o guia de
mantenho uma miscelânea de funções: github.com/walmes/wzRfun. O código
abaixo usa a cld2() que é a cópia que mencionei.
# source("
https://raw.githubusercontent.com/walmes/wzRfun/master/R/pairwise.R;)
# cld2(c0)
# Função disponível no pacote wzRfun: github.com/walmes/wzRfun.
cld2 <- functio
m fator de interesse. Caso eu não tenha entendido a sua
observação, deixe-me saber.
À disposição.
Walmes.
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.uf
lwd = 2)) +
layer(panel.abline(v = dl[which.packet()],
h = 0.5,
lty = 2))
À disposição.
Walmes.
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a c�digo
m�nimo reproduz�vel.
André,
Experimentos em faixas são especificáveis nas nlme::lme() e na lme4::lmer()
(abordagem de modelos mistos), mas creio ser possível com a aov() também.
À disposição.
Walmes.
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https
, class)
sapply(iris, class)
À disposição.
Walmes.
Walmes Marques Zeviani
LEG - Laboratório de Estatística e Geoinformação [25.450418S 49.231759W]
Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná
fone: (+55) 41
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
.
Eu suponho que ao passar o endereço do repositório do Bioconductor deve
funcionar. Veja abaixo um exemplo.
library(devtools)
install_deps(dependencies = TRUE,
quiet = TRUE,
upgrade = FALSE,
repos = "http://cran-r.c3sl.ufpr.br/;)
À disposição.
W
O que eu mais indico é o livro da nlme mesmo, Pinheiro e Bates (
https://www.amazon.com.br/Mixed-Effects-Models-S-PLUS-Jos%C3%A9-Pinheiro/dp/147578144X
).
À disposição.
Walmes.
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.
Walmes.
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a c�digo
m�nimo reproduz�vel.
Você pode usar o get().
m1 <- matrix(0, 3, 3)
m2 <- matrix(0, 3, 2)
# n <- paste0("m", 1:2)
n <- sprintf("m%d", 1:2)
get(n[1])
get(n[2])
lapply(n,
FUN = function(obj) {
dim(get(obj))
ância entre parcelas (no
DIC). Em resumo, você acaba testando efeitos não comparáveis (pela falta de
repetição e casualização) usando uma estimativa de variância
equivocadamente otimista.
À disposição.
Walmes.
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Me parece que você precisa incluir o pacote no NAMESPACE (e.g.
https://github.com/walmes/wzRfun/blob/master/NAMESPACE). Você pode importar
o pacote todo ou apenas essa função.
A disposição.
Walmes.
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https
put(levels(dados$Cor))
dados$grupo <- factor(ifelse(dados$Cor %in% c("ambar_claro", "branco"),
"alta", "baixa"))
xyplot(Fenois ~ Cor, data = dados, groups = grupo, auto.key = TRUE)
m2 <- gls(Fenois ~ Cor, data = dados,
Sem mais detalhes da sua parte, porque não usar função sample() para isso?
À disposição.
Walmes.
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r
t(x, y, labels = x, pos = 4))
À disposição.
Walmes.
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Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forne�a c�digo
m�nimo reproduz�vel.
Days, y = wtloss$Weight))
# Gráfico dos resíduos vs valores ajustados.
p2 <- xyplot(r ~ f | model,
data = rf,
layout = c(NA, 1),
type = c("p", "smooth"))
# Todos numa mesma "página".
c(p1, p2, layout = c(NA, 2))
À
eatórios normais (ruído branco).
y <- rnorm(length(x))
library(lattice)
class(x)
class(y)
# Gráfico da série.
xyplot(y ~ x, type = "l")
À disposição.
Walmes.
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https://listas.inf.ufpr.br/cgi-b
didas pelo pesquisador.
À disposição.
Walmes.
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