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Script 2Meetup
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Script 2Meetup
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install.packages("stats")
library(stats)
dados=read.table("c:/monica/curso-R/PRECNEB2.txt", header=T, sep="\t",dec=",");dados
##para series com falhas
install.packages("mice")
require(mice)
## deve-se usar uma função simples
### md.pattern exibe padrões de dados perdidos.
### quando um quadro de dados ou uma matriz contendo os dados incompletos. Valores em falta são codificados como NA's.
summary(dados)
md.pattern(dados)
## Uma representação visual talvez mais útil e pode ser obtida
## usando o pacote VIM da seguinte forma
install.packages("VIM")
library(VIM)
aggr_plot <- aggr(dados, col=c('navyblue','red'), numbers=TRUE, sortVars=TRUE, labels=names(data), cex.axis=.7, gap=3, ylab=c("Histogram of missing data","Pattern"))
marginplot(data[c(1,2)])
##corrigindo as series com as falhas
tempData <- mice(dados,m=5,maxit=50,meth='pmm',seed=500)
dados2 <- complete(tempData,1)
dados2 ## completou os dados
B=matrix(dados[,3],ncol=12,byrow=T)
colnames(B)<-c("jan", "fev", "mar", "abr", "mai", "jun", "jul" ,"ago", "set" ,"out", "nov", "dez")
rownames(B)<-c(1961:2009)
ts.plot(B[,2])
windows()
C=matrix(dados2[,3],ncol=12,byrow=T)
colnames(C)<-c("jan", "fev", "mar", "abr", "mai", "jun", "jul" ,"ago", "set" ,"out", "nov", "dez")
rownames(C)<-c(1961:2009)
ts.plot(C[,2])
D=matrix(C,ncol=12,byrow=T)
colnames(C)<-c("jan", "fev", "mar", "abr", "mai", "jun", "jul" ,"ago", "set" ,"out", "nov", "dez")
rownames(C)<-c(1961:2009)
ts.plot(D, col=heat.colors(n=2, alpha = 1))
ts.plot(D,gpars= list(col=rainbow(10)))
legend("topright", legend = 1:10, col = 1:10, lty = 1)
# legend "topleft", acima esquerda
#"bottomleft", abaixo esquerda
#"left", centrada
#"bottomright", abaixo direita
#"topright", acima direita
##############################################################
install.packages("lattice")
library(lattice)
names(dados2)
densityplot(tempData)
boxplot(dados2)
boxplot(dados2[,3:11])
boxplot(C)
#############################################################
install.packages("Kendall")
library(Kendall)
#analise de tendencia
K<-MannKendall(C); K
print(K)#salva as estatisticas do kendall
summary(K)
install.packages("trend")
require(trend)
MK<-mk.test(C, continuity = TRUE)
MK
#aplicando Pettit Test
plot(C[,5],type="l")
s.res <- pettitt.test(C[,5])
n <- s.res$nobs
i <- s.res$estimate
s.1 <- mean(C[1:i,5])
s.2 <- mean(C[(i+1):n,5])
s <- ts(c(rep(s.1,i), rep(s.2,(n-i))))
tsp(s) <- tsp(C[,5])
lines(s, lty=2)
print(s.res)