diff --git a/README.md b/README.md index 9b49fc6f9a273f8e1c189c058edac890d6343319..8678ea1d9ce9310294168bc1e43823d526a0b197 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,17 +1,16 @@ Modelos de Regressão para Dados de Contagem com o R =================================================== -Walmes Marques Zeviani\ -Eduardo Elias Ribeiro Jr\ -Cesar Augusto Taconeli +[Walmes Marques Zeviani], [Eduardo Elias Ribeiro Jr] & [Cesar Augusto +Taconeli] -Resumo ------- +Resumo do Curso +--------------- -Dados de contagens configuram variáveis aleatórias que assumem valores -inteiros não negativos. Correspondem, possivelmente, ao primeiro tipo -de variável aleatória que o homem percebeu ou considerou para a tomada -de decisões, antes mesmo do surgimento da escrita. +Dados de contagens são variáveis aleatórias que assumem valores inteiros +não negativos. Correspondem, possivelmente, ao primeiro tipo de +variável aleatória que o homem percebeu ou considerou para a tomada de +decisões, antes mesmo do surgimento da escrita. Na era atual, métodos para inferência em dados de contagem estão bem aquém da quantidade disponÃvel para dados contÃnuos. Não é raro, @@ -22,9 +21,10 @@ hipóteses, uma aproximação sujeita a imperfeições relevantes. O modelo Poisson é o principal e mais usado para inferência em dados de contagem, estando disponÃvel na maioria dos softwares EstatÃsticos e -grades curriculares. Apesar disso, reconhece-se que, na prática, as -suposições inerentes a esse modelo são frequentemente não atendidas, de -tal forma que, nessas situações, seu uso é não recomendado. +grades curriculares de Cursos de (Pós)-Graduação ou especialização em +EstatÃstica. Apesar disso, reconhece-se que, na prática, as suposições +inerentes a esse modelo são frequentemente não atendidas, de tal forma +que, nessas situações, seu uso não é recomendado. Contagens com excesso de zeros, sub ou super dispersão, limitadas, censuradas, provenientes de experimentos/amostragem multinÃvel, são @@ -40,8 +40,8 @@ subestimar a importância, mas estimular o conhecimento e emprego correto de modelos de regressão apropriados para a análise de dados dessa natureza. -Objetivos ---------- +Objetivos do Curso +------------------ O objetivo desse Curso é apresentar diferentes modelos de regressão para análise de dados de contagem, discutir suas principais propriedades e @@ -50,5 +50,111 @@ os modelos considerados estão o modelo Poisson, algumas extensões para acomodação de super (ou sub) dispersão (Quasi-Poisson, COM-Poisson,Count-Gamma, Binomial-Nagativo), modelos para dados inflacionados de zeros e com a inclusão de efeitos aleatórios. Os -materiais do Curso (slides, dados, scripts) serão disponibilizados na -web. +materiais do Curso (slides, dados, scripts) serão disponibilizados no +pacote MRDCr - Modelos de Regressão Para Dados de Contagem. + +Organização e Uso do Pacote +--------------------------- + +Este repositório é um pacote R. Dentro dele estão os dados que foram +usados no curso, todos documentados, e as análises feitas com esses +dados (vinhetas). As funções escritas que implementam modelos +alternativos também estão no pacote bem como os slides usados no +Curso. Execute os comandos abaixo para fazer um *tour* pelo pacote +MRDCr. + +```r +# Carrega o pacote. +library(MRDCr) + +# Lista os objetos do pacote. +ls("package:MRDCr") + +# Abre a documentação do pacote. +help(package = "MRDCr", help_type = "html") + +# Abre a lista de vinhetas no navegador. +browseVignettes(package = "MRDCr") + +# Exibe a lista no console. +vignette(package = "MRDCr") + +# Abre uma das vinhetas. +vignette(topic = "v01_poisson", package = "MRDCr") + +# Citação do pacote. +citation("MRDCr") + +# Caminho para o diretório com slides do MRDCr. +sld <- system.file("slides", package = "MRDCr") +dir(sld) + +# Caminho para os slides. +paste0(sld, "/slides-mrdcr.pdf") + +# Usuários Linux podem abrir os slides assim. +system(paste0("evince ", sld, "/slides-mrdcr.pdf")) + +# Descrição do pacote, com contato dos autores. +packageDescription("MRDCr") +``` + +Instalação do Pacote +-------------------- + +O pacote pode ser instalado diretamente dos repositório em que está +hospedado no [GitHub]: <https://github.com/leg-ufpr/MRDCr>. Para isso é +necessário ter o pacote `devtools`. Execute o código abaixo para +instalar o pacote. + +```r +library(devtools) + +library(devtools) +install_github(repo = "MRDCr", + username = "leg-ufpr", + ref = "devel") +``` + +Caso não consiga instalar o pacote, tente fazer a partir dos aquivos +comprimidos disponÃveis em <http://leg.ufpr.br/~walmes/pacotes/>. Se +você usa Windows, use o `zip`, se Linux use o `tar.gz`. O código abaixo +mostra como fazer a instalação. + +``` +# Instalando a partir do tarball (Linux). +install.packages(pkgs = "MRDCr_0.0-2.tar.gz", + repos = NULL, type = "source") + +# Instalando a partir do zip (Windows). +install.packages(pkgs = "MRDCr_0.0.2.zip", + repos = NULL, type = "source") +``` + +Lembre-se que esse procedimento não instala as dependências do +pacote. Portanto, na hora de usar pode ser dado falta de algo. Para +evitar isso, antes de instalar, procure instalar todos os pacotes que +dependências para o MRDCr. Eles são listadoss no arquivo [DESCRIPTION]. + +Agradecimentos +-------------- + +O pacote MRDCr foi feito como material do Curso **Modelos de Regressão +para Análise de Dados de Contagem** que foi aceito para o [62 RBRAS], +que aconteceu em Salvador - BA no perÃodo de 23 a 25 de Maio +de 2016. Portanto agradecemos à Organização da 61 RBRAS pela +oportunidade cedida para oferta deste Curso. + +O Curso foi baseado em estudos de casos feito com conjuntos de dados +reais. Agradecemos à s pessoas que permitiram que os dados fossem +utilizados pois os dados foram o substrato base para a construção deste +Curso. + +<!------------------------------------------- --> + +[Walmes Marques Zeviani]: http://leg.ufpr.br/~walmes +[Eduardo Elias Ribeiro Jr]: https://jreduardo.github.io/ +[Cesar Augusto Taconeli]: https://docs.ufpr.br/~taconeli/ +[GitHub]: https://github.com/leg-ufpr/MRDCr +[62 RBRAS]: http://rbras2016.ufba.br/pt/ +[DESCRIPTION]: https://github.com/leg-ufpr/MRDCr/blob/devel/DESCRIPTION