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44.2, Definições para manipulação da dados

Função: continuous_freq (list)
Função: continuous_freq (list, m)

O argumento de continuous_freq deve ser uma lista de números, que serão então agrupadas em intervalos e contado quantos desses dados pertencem a cada grupo. Opcionalmente, a função continuous_freq admite um segundo argumento indicando o número de classes, 10 é o valor padrão,

(%i1) load ("numericalio")$
(%i2) load ("descriptive")$
(%i3) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"))$
(%i4) continuous_freq (s1, 5);
(%o4) [[0, 1.8, 3.6, 5.4, 7.2, 9.0], [16, 24, 18, 17, 25]]

A primeira lista contém os limites de intervalos e o segundo a correspondente contagem: existem 16 algarismos da parte decimal de %pi dentro do intervalo [0, 1.8], isto é 0’s e 1’s, 24 algarismos em (1.8, 3.6], isto é 2’s e 3’s, e assim por diante.

Função: discrete_freq (list)

Conta as frequências absolutas em amostras discretas, em amostras numéricas e em amostras divididas em categorias. Seu único argumento é uma lista,

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) load ("numericalio")$
(%i3) s1 : read_list (file_search ("pidigits.data"));
(%o3) [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5, 8, 9, 7, 9, 3, 2, 3, 8, 
4, 6, 2, 6, 4, 3, 3, 8, 3, 2, 7, 9, 5, 0, 2, 8, 8, 4, 1, 9, 7, 
1, 6, 9, 3, 9, 9, 3, 7, 5, 1, 0, 5, 8, 2, 0, 9, 7, 4, 9, 4, 4, 
5, 9, 2, 3, 0, 7, 8, 1, 6, 4, 0, 6, 2, 8, 6, 2, 0, 8, 9, 9, 8, 
6, 2, 8, 0, 3, 4, 8, 2, 5, 3, 4, 2, 1, 1, 7, 0, 6, 7]
(%i4) discrete_freq (s1);
(%o4) [[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 
                             [8, 8, 12, 12, 10, 8, 9, 8, 12, 13]]

A primeira lista fornece os valores da amostra e a segunda as suas frequências absolutas. Os comandos ? col e ? transpose podem ajudá-lo a entender o último comando de entrada.

Função: subsample (matriz_de_dados, expressão_lógica)
Função: subsample (matriz_de_dados, expressão_lógica, col_num, col_num, ...)

Essas funções são um tipo de variação da função submatrix do Maxima. O primeiro argumento é o nome da matriz de dados, o segundo argumento é uma expressão lógica que recebeu apóstrofo e os argumentos opcionais adicionais são o número de colunas a serem tomadas. Esse comportamento é melhor entendido com exemplos,

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) load ("numericalio")$
(%i3) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i4) subsample (s2, '(%c[1] > 18));
              [ 19.38  15.37  15.12  23.09  25.25 ]
              [                                   ]
              [ 18.29  18.66  19.08  26.08  27.63 ]
(%o4)         [                                   ]
              [ 20.25  21.46  19.95  27.71  23.38 ]
              [                                   ]
              [ 18.79  18.96  14.46  26.38  21.84 ]

Existem registros de várias variáveis nos quais a velocidade do vento na primeira estação meteorológica foram maiores que 18. Veja que na expressão lógica que recebeu apóstrofo o i-ésimo componente é referenciado como %c[i]. O símbolo %c[i] é usado dentro da função subsample, portanto quando usado como uma variável de uma categoria, Maxima fica confuso. No seguinte exemplo, requisitamos somente o primeiro, o segundo e o quinto componentes desses registro com velocidades de vento maiores que ou igual a 16 nós na estação meteorológica número 1 e menor que 25 nós na estação meteorológica número 4,

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) load ("numericalio")$
(%i3) s2 : read_matrix (file_search ("wind.data"))$
(%i4) subsample (s2, '(%c[1] >= 16 and %c[4] < 25), 1, 2, 5);
                     [ 19.38  15.37  25.25 ]
                     [                     ]
                     [ 17.33  14.67  19.58 ]
(%o4)                [                     ]
                     [ 16.92  13.21  21.21 ]
                     [                     ]
                     [ 17.25  18.46  23.87 ]

Aqui está um exemplo com as variáveis divididas em categorias do ficheiro biomed.data. Queremos os registros correspondentes a aqueles pacientes no grupo B que possuem idade maior que 38 anos,

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) load ("numericalio")$
(%i3) s3 : read_matrix (file_search ("biomed.data"))$
(%i4) subsample (s3, '(%c[1] = B and %c[2] > 38));
                [ B  39  28.0  102.3  17.1  146 ]
                [                               ]
                [ B  39  21.0  92.4   10.3  197 ]
                [                               ]
                [ B  39  23.0  111.5  10.0  133 ]
                [                               ]
                [ B  39  26.0  92.6   12.3  196 ]
(%o4)           [                               ]
                [ B  39  25.0  98.7   10.0  174 ]
                [                               ]
                [ B  39  21.0  93.2   5.9   181 ]
                [                               ]
                [ B  39  18.0  95.0   11.3  66  ]
                [                               ]
                [ B  39  39.0  88.5   7.6   168 ]

Probavelmente, a análise estatística irá envolver somente as medidas sanguíneas,

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) load ("numericalio")$
(%i3) s3 : read_matrix (file_search ("biomed.data"))$
(%i4) subsample (s3, '(%c[1] = B and %c[2] > 38), 3, 4, 5, 6);
                   [ 28.0  102.3  17.1  146 ]
                   [                        ]
                   [ 21.0  92.4   10.3  197 ]
                   [                        ]
                   [ 23.0  111.5  10.0  133 ]
                   [                        ]
                   [ 26.0  92.6   12.3  196 ]
(%o4)              [                        ]
                   [ 25.0  98.7   10.0  174 ]
                   [                        ]
                   [ 21.0  93.2   5.9   181 ]
                   [                        ]
                   [ 18.0  95.0   11.3  66  ]
                   [                        ]
                   [ 39.0  88.5   7.6   168 ]

Essa é a média de várias variáveis de s3,

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) load ("numericalio")$
(%i3) s3 : read_matrix (file_search ("biomed.data"))$
(%i4) mean (s3);
       65 B + 35 A  317          6 NA + 8145.0
(%o4) [-----------, ---, 87.178, -------------, 18.123, 
           100      10                100
                                                    3 NA + 19587
                                                    ------------]
                                                        100

Aqui, a primeira componente é sem sentido, uma vez que A e B são categorias, o segundo componente é a idade média dos indivíduos na forma racional, e o quarto eo último valores exibem um comportamento estranho. Isso ocorre porque o símbolo NA é usado aqui para indicar dado não disponível (non available em inglês), e as duas médias são certamente sem sentido. Uma solução possível pode ser jogar fora a matriz cujas linhas possuam símbolos NA, embora isso cause alguma perda de informação,

(%i1) load ("descriptive")$
(%i2) load ("numericalio")$
(%i3) s3 : read_matrix (file_search ("biomed.data"))$
(%i4) mean (subsample (s3, '(%c[4] # NA and %c[6] # NA), 3, 4, 5, 6));
(%o4) [79.4923076923077, 86.2032967032967, 16.93186813186813, 
                                                            2514
                                                            ----]
                                                             13

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