Prezado André, para não dar linhas duplicadas você pode colocar o objeto
seguido de uma inicial para o ano por exemplo, se você tiver os objetos A, B,
C, D, acrescente alguma codificação para o ano, A2014, A2015 e depois crie uma
coluna qualitativa com os anos.
Att, Ari Clecius Alves de Lima
Engenheiro Químico
Me. Engenharia Civil
(085)84174333
(085)33669042
Em Terça-feira, 14 de Abril de 2015 13:54, Andre Oliveira
<[email protected]> escreveu:
Eu havia tentado resolver desta forma que foi sugestão dias atrás de uma
membro do grupo, mas sem sucesso.
dados<-read.xls("lixo.xls", row.names=1, encoding = "latin1")
Erro em read.table(file = file, header = header, sep = sep, quote = quote, :
duplicate 'row.names' are not allowed
André Oliveira Souza.
Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de
Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES
Em Segunda-feira, 13 de Abril de 2015 21:47, Cesar Rabak
<[email protected]> escreveu:
André,
A PCA é uma técnica que se justifica quando você tem muitas variáveis e deseja
entender o conjunto de dados diminuindo a dimensão desse espaço.
A PCA efetivamente cria um conjunto de componentes cujos autovalores são
decrescentes e assim usando-se as primeiras componentes ('dimensões') se pode
entender a variabilidade dos dados/casos.
Se seus dados têm somente quatro variáveis (as UF são na verdade rótulos de
casos [mais sobre isso mais abaixo]) a PCA pode ser um passo quase
desnecessário pois a análise da variabilidade de cada variável individualmente
pode ser mais produtiva.
Para resolver o problema da coluna UF ser na verdade a que nomeia os casos,
tente chamar (se for a primeira coluna da planilha que contém as
UF):dados<-read.xls("lixo.xls", row.names=1, encoding = "latin1")
Qtº à sua chamada para a GLM não é possível comentar em função da sua
necessidade de não divulgação sobre seus dados.
HTH--Cesar Rabak
2015-04-13 20:08 GMT-03:00 Andre Oliveira <[email protected]>:
De fato esta não é a melhor análise a se fazer, apenas gostaria de entender
como eu poderia organizar tais dados para agrupar estados uma função prcomp e a
hclust, em específico são dados do governo Federal de certo projeto, mas de
vez em quando me deparo com isto aqui. Os dados são estes.
dados<-read.xls("lixo.xls",encoding = "latin1")
str(dados)
'data.frame': 270 obs. of 5 variables:
$ UF: Factor w/ 27 levels "AC","AL","AM",..: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
$ V1: int 0 1 2 0 15 14 7 7 2 0 ...
$ V2: int 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 ...
$ V3: int 15 15 15 15 15 15 15 15 15 15 ...
$ V4: int 136 543 718 98 2976 2242 306 377 859 830 ...
PCA <- prcomp(dados,scale=T)
Erro em colMeans(x, na.rm = TRUE) : 'x' deve ser numérico
hc<-hclust(dist(dados),method='ward.D')
Mensagens de aviso perdidas:
In dist(dados) : NAs introduzidos por coerção
Claro que também testei ...colocando ANO no banco dados ...e TOTAL outras
alternativas
UF2=relevel(UF, ref = "PR")
fit.model=glm(TOTAL~UF2+factor(ANO), family = Gamma))
summary(fit.model)
Mas, enfim qual estrutura nos banco de dados eu poderia usar para corrigir o
erros descritos em prcomp e hclust apenas para testes?
Pensei em transformar meu banco de dados em algo do tipo USArrests e ai não
teria tais erros, mas não sei se tem algo teórico que impeça.
obrigado
André Oliveira Souza.
Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de
Educação, Ciência e Tecnologia do Espírito Santo. IFES
Em Segunda-feira, 13 de Abril de 2015 15:57, Felipe
<[email protected]> escreveu:
André,
Assim como o Cesar comentou, não consegui identificar os data.frame por ano
que você menciona.
Agora se você tem esses data.frames por ano, será que uma análise de
agrupamento ou PCA é o ideal? Uma abordagem longitudinal não seria melhor? E
também não está claro o que deseja. É calcular médias anuais?
O pacote prcomp() extrai sim as PCA's
No seu comando se colocar o argumento scale=T, ele vai criar as PCA's de
acordo com a matriz de correlação. Veja:
PCA <- prcomp(USArrests,scale=T)
summary(PCA)
names(PCA)
PCA$sdev #### Ríaz quadrada dos autovalores da matriz de correlação
PCA$rotation #### Matriz de autovetores normalizados
Comparando com os autovalores e autovetores da matriz de correlação terá
valores como os extraídos ao acima.
mcor <- cor(USArrests)
mcor
vv <- eigen(mcor)
vv
Logo desta forma terá suas PCA's. Por exemplo a PCA1:
Y1<-vv$vectors[1,1]*USArrests[,1]+vv$vectors[2,1]*USArrests[,2]+vv$vectors[3,1]*USArrests[,3]+vv$vectors[4,1]*USArrests[,4]
Y1
roY1x1 <- (vv$vectors[1,1]*sqrt(vv$values[1]))/sqrt(mvar[1,1]) ## Correlação
da PCA1 com Murder
roY1x1
roY1x2 <- (vv$vectors[2,1]*sqrt(vv$values[1]))/sqrt(mvar[2,2]) ## Correlação
da PCA1 com Assault
roY1x2
roY1x3 <- (vv$vectors[3,1]*sqrt(vv$values[1]))/sqrt(mvar[3,3]) ## Correlação
da PCA1 com UrbanPop
roY1x3
roY1x4 <- (vv$vectors[4,1]*sqrt(vv$values[1]))/sqrt(mvar[4,4]) ## Correlação
da PCA1 com Rape
roY1x4
On 12-04-2015 22:00, Andre Oliveira wrote:
Cesar Rabak, obrigado pela resposta. Esta é a questão como organizar os três
bancos de dados levando em conta a variável ano, pois, pelo que tenho olhado
as funções hclust() e prcomp() não extrai os PCAs e nem o dendograma replicando
ano. Todos os exemplos do R trabalham com dados de um ano apenas. O objetivo é
agrupar as cidades e os bancos de dados USArrests2007, USArrests2009 e
USArrests2010 são fictícios e estão ai apenas para ilustrar que tenho 3 bancos
com mesma estrutura do USArrests.
Dado que tenho apenas o USArrests, tudo pode ser resolvido com o CMR com
pequenas variações de escala e padronização das variáveis se desejar.
hc=hclust(dist(USArrests)) plot(hc) summary(prcomp(USArrests))
Obrigado
André Oliveira Souza.
Graduação em Matemática, mestrado em estatística aplicada.Instituto Federal de
Educação, Ciência e Tecnologia do Espirito Santo. IFES
Em Domingo, 12 de Abril de 2015 18:14, Cesar Rabak
<[email protected]> escreveu:
Embora você cite os procedimentos de PCA e plotar dendrograma e "análise
dos fatores", você não dá muita informação de porque você precisa fazer essa
análise e a que conclusões deseja chegar ou quais hipóteses avaliar.
Não sei onde estão os dataframes USArrests2007, USArrests2009 e
USArrests2010, tendo nos meus defaults apenas o USArrests. Considerando este
último, vê-se que a estrutura dele é 50 linhas com cada uma um estado americano
por quatro variáveis (três crimes e uma com a população), se você for anexar
bancos com estatísticas de diferentes anos você terá que considerar como
colocar a variável ano em jogo e como analisar os estados americanos para
manter apenas as cinquenta linhas...
A análise de componentes principais já faz todos os cálculos necessários,
assim calcular as médias em separado só faria sentido para alguma análise
descritiva (incidentalmente você pode [dependendo do pacote que use para fazer
a PCA] escolher se a análise será centrada na média de cada variável ou não).
Quanto aos comandos R que você colocou, eles não formam um CMR e por isso não
dá para comentar a respeito.
HTH -- Cesar Rabak
2015-04-10 16:39 GMT-03:00 Andre Oliveira <[email protected]>:
Pessoal boa tarde, estou com dois bancos de dados com a estrutura do
USArrests que vem no R só que repetido no tempo. USArrests2007,
USArrests2009, USArrests2010. Gostaria de orientação de como anexar estes
dados para em um banco de dados único e rodar PCA, Plotar, dendograma e a
análise de fatores. Pelo que percebi em meus devo fazer o seguinte. Montar
um banco de dados com os três bancos e tirar a soma ou média. Não sei se fere
princípios da análise.
dados= data.frame(USArrests2007, USArrests2009, USArrests2010) # Não sei
se é data.frame aqui mesmo!
V1=tapply(V1,grupos,mean)
. . . . . Vn=tapply(Vn,grupos,mean)
dadosmedio=cbind(V1, ........................,Vn) hclust(dist(dadosmedio)
prcomp(dadosmédio)
Ou usar a estrutura com Vn=tapply(Vn,grupos,sum) em vez de
Vn=tapply(Vn,grupos,mean). Ou usar o próprio banco formado por USArrests2007,
USArrests2009, USArrests2010.
Caso falei besteira, desconsidere. Ficarei agradecido por sugestões.
obrigado pela atenção
André Oliveira Souza.
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