Pessoal tive um pequeno problema na hora de checar um exemplo de
criação de um pacote no R que estou vendo em um tutorial.
pedro@pedro-Aspire-5741:~/pacote_R$ R CMD check linmod/
* using log directory ‘/home/pedro/pacote_R/linmod.Rcheck’
* using R version 2.14.1 (2011-12-22)
* using platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
* using session charset: UTF-8
* checking for file ‘linmod/DESCRIPTION’ ... OK
* checking extension type ... Package
* this is package ‘linmod’ version ‘1.0’
* checking package namespace information ... OK
* checking package dependencies ... OK
* checking if this is a source package ... OK
* checking if there is a namespace ... OK
* checking for executable files ... OK
* checking whether package ‘linmod’ can be installed ... ERROR
Installation failed.
See ‘/home/pedro/pacote_R/linmod.Rcheck/00install.out’ for details.
O arquivo que estou usando para a criação está em anexo. estou setando
o diretorio de trabalho do R onde está o arquivo linmod.R e
posteriormente estou criando o esqueleto dos diretórios do pacote com
o comando:package.skeleton(name="linmod", code_files="linmod.R"). O
que há de errado?
Em 10 de fevereiro de 2012 22:33, beniltoncarvalho [via R-br]
<[email protected]> escreveu:
> Com R5 vc passa por referencia, mas com um preço na complexidade dos
> códigos. Minha recomendação para todos os que estão começando a desenvolver
> é ir, no máximo, com S4. b
>
>
> On Saturday, 11 February 2012, Pedro Rafael <[hidden email]> wrote:
>> Alguém já usou o sistema de orientação à objeto R5? Existe grandes ou
>> alguma vantagens com respeito ao sistema S4 ou S3?
>>
>> Em 9 de fevereiro de 2012 16:20, Eduardo Leoni [via R-br]
>> <[hidden email]> escreveu:
>
>>> Aconselho dar uma olhada em https://github.com/hadley/devtools/wiki/
>>>
>>> Não me parece que o S3 vá pra lugar nenhum (não será substituído.) Mas um
>>> estudo empírico do uso de classes nos pacotes seria um projeto
>>> interessante
>>> e fácil de fazer.
>>>
>>>
>>> 2012/2/9 Pedro Rafael <[hidden email]>
>>>>
>>>> Realmente S4 me parece mais robusto visto que a S3 permite inúmeros
>>>>
>>>> efeitos colaterais, pelo menos a meu ver. Como eu não tenho uma base
>>>> muito sólida como pessoas que vem da computação tenho um gosto
>>>> tendencioso pela S3. Acredito que o Benilton prefere a S4 devido a não
>>>> permitir tantos efeitos colaterais claro que isso só temos com um bom
>>>> código. Existem alguma tendência do sistema s3 deixar de existir?
>>>>
>>>> Em 9 de fevereiro de 2012 16:00, beniltoncarvalho [via R-br]
>>>> <[hidden email]> escreveu:
>>>>
>>>> > Eu ja' prefiro S4...
>>>> >
>>>> > mas, na verdade, S3 ou S4 ou ReferenceClasses (chamado por alguns
>>>> > 'R5') eh atualmente irrelevante, visto que a qualidade do codigo eh
>>>> > que conta.
>>>> >
>>>> > Em aplicacoes mais especializadas, um pode se sobressair mais que
>>>> > outro... mas todas as opcoes funcionam bem (e conversam bem entre si),
>>>> > mas sob a condicao de que sejam bem utilizadas.
>>>> >
>>>> > b
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linmod <- function(x, ...) UseMethod("linmod")
linmodEst <- function(x, y)
{
## compute QR-decomposition of x
qx <- qr(x)
## compute (x’x)^(-1) x’y
coef <- solve.qr(qx, y)
## degrees of freedom and standard deviation of residuals
df <- nrow(x)-ncol(x)
sigma2 <- sum((y - x%*%coef)^2)/df
## compute sigma^2 * (x’x)^-1
vcov <- sigma2 * chol2inv(qx$qr)
colnames(vcov) <- rownames(vcov) <- colnames(x)
list(coefficients = coef,
vcov = vcov,
sigma = sqrt(sigma2),
df = df)
}
linmod.default <- function(x, y, ...)
{
x <- as.matrix(x)
y <- as.numeric(y)
est <- linmodEst(x, y)
est$fitted.values <- as.vector(x %*% est$coefficients)
est$residuals <- y - est$fitted.values
est$call <- match.call()
class(est) <- "linmod"
est
}
print.linmod <- function(x, ...)
{
cat("Call:\n")
print(x$call)
cat("\nCoefficients:\n")
print(x$coefficients)
}
summary.linmod <- function(object, ...)
{
se <- sqrt(diag(object$vcov))
tval <- coef(object) / se
TAB <- cbind(Estimate = coef(object),
StdErr = se,
t.value = tval,
p.value = 2*pt(-abs(tval), df=object$df))
res <- list(call=object$call,
coefficients=TAB)
class(res) <- "summary.linmod"
res
}
print.summary.linmod <- function(x, ...)
{
cat("Call:\n")
print(x$call)
cat("\n")
printCoefmat(x$coefficients, P.value=TRUE, has.Pvalue=TRUE)
}
linmod.formula <- function(formula, data=list(), ...)
{
mf <- model.frame(formula=formula, data=data)
x <- model.matrix(attr(mf, "terms"), data=mf)
y <- model.response(mf)
est <- linmod.default(x, y, ...)
est$call <- match.call()
est$formula <- formula
est
}
predict.linmod <- function(object, newdata=NULL, ...)
{
if(is.null(newdata))
y <- fitted(object)
else{
if(!is.null(object$formula)){
## model has been fitted using formula interface
x <- model.matrix(object$formula, newdata)
}
else{
x <- newdata
}
y <- as.vector(x %*% coef(object))
}
y
}
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