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 (pes
t; 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 dado
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=".",
ue
> 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 cont
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
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
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
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
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
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 resultad
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
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'],
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
Boa tarde,
Pessoal fiz uma análise de GLM, porém no resultado do modelo ficava
aparecendo a seguinte mensagem: Coefficients: (2 not defined because of
singularities).
Buscando na internet, vi que se trata de colinearidade dos dados, porém não
sei como identificar. Na mesma página de internet que
Oi,
Estou tendo dificuldade para achar uma distribuição certa para minha
análise (GLM)... Mesmo dados não são normais e também não apresentam
homoscedasticidade, mesmo após realizar transformação (log). Qual família
devo escolher?
Estava trabalhando com binomial negativa, é a correta?
Obrigada e
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