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Diferenças
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cursos:ruel:sessao0 [2007/12/19 14:50] uel |
cursos:ruel:sessao0 [2008/10/28 11:39] (atual) paulojus |
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|---|---|---|---|
| Linha 1: | Linha 1: | ||
| ====== Sessão Inicial -- Fundamentos da Linguagem R ====== | ====== Sessão Inicial -- Fundamentos da Linguagem R ====== | ||
| - | Ciando um diretório (pasta) de trabalho, e mudando o //workspace// do R para este diretório. | + | Criando um diretório (pasta) de trabalho, e mudando o //workspace// do R para este diretório. |
| <code R> | <code R> | ||
| getwd() | getwd() | ||
| Linha 258: | Linha 258: | ||
| + | lm.h <- lm(time~dist,data=hills) | ||
| + | ## linhas num gráfico | ||
| + | abline(h=100) | ||
| + | abline(h=c(50,100,150), lty=2) | ||
| + | abline(v=10, lty=3, col=2) | ||
| + | with(hills, plot(time ~ dist, ylim=c(0, 250))) | ||
| + | abline(coef(lm.h)) | ||
| + | |||
| + | with(hills,(segments(x0=dist, y0=fitted(lm.h), | ||
| + | x1=dist, y1=time, lty=2))) | ||
| + | title("Regressão entre tempo e distâncias") | ||
| + | text(2, 250, substitute(hat(beta)[1] == b1, | ||
| + | list(b1=round(coef(lm.h)[2], dig=2))), | ||
| + | pos=4, cex=1.5) | ||
| + | |||
| + | |||
| + | lm0.h <- lm(time ~ dist-1, data=hills) | ||
| + | lm0.h | ||
| + | |||
| + | with(hills, plot(time ~ dist, ylim=c(0, 250), xlab="distância", ylab="tempo")) | ||
| + | abline(lm.h) | ||
| + | abline(lm0.h, lty=2, col=4) | ||
| + | legend("topleft", c("2 parâmetros","1 parâmetro"), lty=1:2, col=c(1,4)) | ||
| + | |||
| + | ## mecanismo de ajuda | ||
| + | help(plot) | ||
| + | ## help no navegador | ||
| + | help.start(browser="firefox") ## veja no navegador acesso a documentação!!!! | ||
| + | help(plot) | ||
| + | ## procura no seu computador | ||
| + | help.search("cluster") | ||
| + | # procura no site do R | ||
| + | RSiteSearch("cluster") | ||
| + | ## procura um objeto | ||
| + | find("mean") | ||
| + | find("glm") | ||
| + | ## pedaco de palavra (nome do objeto) | ||
| + | apropos("mean") | ||
| + | |||
| + | ## de volta a regressão... | ||
| + | |||
| + | ## predizendo (valores preditos) usado objetos de ajuste de modelos | ||
| + | with(hills, plot(time~dist, ylim=c(0,250))) | ||
| + | pred.df <- data.frame(dist=seq(0,30,length=100)) | ||
| + | pred.h <- predict(lm.h, newdata=pred.df) | ||
| + | pred.h | ||
| + | lines(pred.df$dist, pred.h) | ||
| + | |||
| + | ## agora acrescentando intervalo de confiança... | ||
| + | predc.h <- predict(lm.h, newdata=pred.df, int="c") | ||
| + | dim(predc.h) | ||
| + | head(predc.h) | ||
| + | matlines(pred.df$dist,predc.h, lty=2, col=1) | ||
| + | ## ... e o intervalo de predição... | ||
| + | predp.h <- predict(lm.h, newdata=pred.df, int="p") | ||
| + | matlines(pred.df$dist,predp.h, lty=3, col=1) | ||
| + | |||
| + | legend("topleft", c("modelo ajustado", "intervalo de confiança", "intervalo de predição"), lty=1:3) | ||
| + | |||
| + | |||
| + | ## retirando o ponto mais influente | ||
| + | |||
| + | args(lm) | ||
| + | |||
| + | lmo.h <- lm(time ~dist, data=hills, subset=(dist<25)) | ||
| + | summary(lmo.h) | ||
| + | predo.h <- predict(lmo.h, newdata=pred.df) | ||
| + | |||
| + | with(hills, plot(time~dist, ylim=c(0,250))) | ||
| + | lines(pred.df$dist, pred.h) | ||
| + | lines(pred.df$dist, predo.h, col=2) | ||
| + | names(hills) | ||
| + | points(hills[hills$dist>25,c(1,3)], pch=19, col=2) | ||
| </code> | </code> | ||
| + | |||
| + | Mostrando os resultados dos modelos com e sem o ponto mais atípico em dois gráficos separados. | ||
| + | <code R> | ||
| + | par(mfrow=c(2,2)) | ||
| + | with(hills, plot(time~dist, ylim=c(0,250))) | ||
| + | lines(pred.df$dist, pred.h) | ||
| + | matlines(pred.df$dist,predc.h, lty=2, col=1) | ||
| + | matlines(pred.df$dist,predp.h, lty=3, col=1) | ||
| + | |||
| + | with(hills, plot(time~dist, ylim=c(0,250))) | ||
| + | points(hills[hills$dist>25,c(1,3)], pch=19, col=2) | ||
| + | lines(pred.df$dist, predict(lmo.h, new=pred.df), col=2) | ||
| + | matlines(pred.df$dist,predict(lmo.h, new=pred.df, int="c"), lty=2, col=1) | ||
| + | matlines(pred.df$dist,predict(lmo.h, new=pred.df, int="p"), lty=3, col=1) | ||
| + | |||
| + | hist(resid(lm.h)) | ||
| + | hist(resid(lmo.h)) | ||
| + | </code> | ||
| + | |||
| + | Regressão múltipla, fórmulas, transformação e comparação e seleção de modelos. | ||
| + | <code R> | ||
| + | ## | ||
| + | head(hills) | ||
| + | |||
| + | lm2.h <- lm(time ~ dist + climb, data=hills) | ||
| + | anova(lm2.h) | ||
| + | summary(lm2.h) | ||
| + | par(mfrow=c(2,2)) | ||
| + | plot(lm2.h) | ||
| + | |||
| + | shapiro.test(resid(lm2.h)) | ||
| + | |||
| + | par(mfrow=c(1,1)) | ||
| + | boxcox(time ~dist+climb, data=hills) | ||
| + | |||
| + | |||
| + | lm2r.h <- lm(sqrt(time) ~ dist + climb, data=hills) | ||
| + | coef(lm2r.h) | ||
| + | ## ou... aproveitando o modelo previamente definido... | ||
| + | lm2r.h <- update(lm2.h, sqrt(time) ~ ., data=hills) | ||
| + | coef(lm2r.h) | ||
| + | |||
| + | summary(lm2r.h) | ||
| + | |||
| + | ## modelo retirando variavel climb | ||
| + | lm3r.h <- update(lm2r.h, . ~ . - climb) | ||
| + | coef(lm3r.h) | ||
| + | |||
| + | anova(lm3r.h, lm2r.h) | ||
| + | |||
| + | stepAIC(lm(time ~ dist*climb, data=hills)) | ||
| + | </code> | ||
| + | |||
| + | |||
| + | ===== Materiais apresentados e discutidos no curso: ===== | ||
| + | |||
| + | * [[http://leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/Rembrapase9.html#x10-520009|Entrada de dados e estatística descritiva]] | ||
| + | * [[http://leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/Rembrapase24.html#x25-13900024|Link de material sobre fórmulas e declaração de modelos]] | ||
| + | * [[http://leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/Rembrapase25.html#x26-14700025|Análise de esperimentos inteiramente casualisados, contrastes etc]] | ||
| + | * [[http://leg.ufpr.br/~paulojus/embrapa/Rembrapa/Rembrapase26.html#x27-15300026|Experimentos fatoriais]] | ||
