thr3ads.net - R help es - [R-es] Efectos fijos y aleatorios en un modelo lineal [Mar 2012]

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Fernando Piston

2012-Mar-19 13:21 UTC

[R-es] Efectos fijos y aleatorios en un modelo lineal

Hola a todos,

Tengo algunas dudas sobre como introducir en un modelo lineal factores 
con efectos fijos y aleatorios. Mi diseño es el siguiente:

Factores

Line: 40 líneas de trigo (Fijo)

Rep: 3 Bloques (Aleatorio)

Year: 2 Años (Aleatorio)


Variable dependiente

alpha.ug.mg


Nota: Adjunto tabla de datos


Dentro del diseño, 'Rep' y 'Year' se considera de efectos
aleatorios y
'Line' es de efecto fijo.


Lo he intento llevar a cabo con la función 'lmer' del paquete
'lme4',

lmer(alpha.ug.mg ~ Line + (1|Year) + (1|Rep%in%Year) + (1|Line:Year), 
data = Dataset)


pero el modelo anterior me considera como error del factor 'line' el 
error de los residuales en lugar del error de Year*Line.

¿como puede decirle al modelo que para 'line' me considere el error de 
'Year*Line'?


Gracias


------------ próxima parte ------------
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Luciano Selzer

2012-Mar-19 14:22 UTC

head link

[R-es] Efectos fijos y aleatorios en un modelo lineal

Fernando:
Más allá de la solución que alguien de la lista te pueda dar me
gustaría darte una advertencia. Según varios autores, los efectos
aletarorios se pueden determinar correctamente a partir de 6 niveles.
Así que con 3 y 2 niveles es muy dificil que se pueda determinar
correctamente la varianza de cada uno.

Saludos
Luciano



El día 19 de marzo de 2012 10:21, Fernando Piston
<fpiston en ias.csic.es> escribió:> Hola a todos,
>
> Tengo algunas dudas sobre como introducir en un modelo lineal factores con
> efectos fijos y aleatorios. Mi diseño es el siguiente:
>
> Factores
>
> Line: 40 líneas de trigo (Fijo)
>
> Rep: 3 Bloques (Aleatorio)
>
> Year: 2 Años (Aleatorio)
>
>
> Variable dependiente
>
> alpha.ug.mg
>
>
> Nota: Adjunto tabla de datos
>
>
> Dentro del diseño, 'Rep' y 'Year' se considera de efectos
aleatorios y
> 'Line' es de efecto fijo.
>
>
> Lo he intento llevar a cabo con la función 'lmer' del paquete
'lme4',
>
> lmer(alpha.ug.mg ~ Line + (1|Year) + (1|Rep%in%Year) + (1|Line:Year), data
> Dataset)
>
>
> pero el modelo anterior me considera como error del factor 'line'
el error
> de los residuales en lugar del error de Year*Line.
>
> ¿como puede decirle al modelo que para 'line' me considere el error
de
> 'Year*Line'?
>
>
> Gracias
>
>
>
> _______________________________________________
> R-help-es mailing list
> R-help-es en r-project.org
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>

Olivier Nuñez

2012-Mar-19 20:05 UTC

head link

[R-es] Efectos fijos y aleatorios en un modelo lineal

Fernando,

el efecto (1|Rep%in%Year) carece de sentido:

 > Dataset$Rep%in%Datasets$Year
  [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
  [18] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
  [35] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
  [52] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
  [69] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
  [86] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[103] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[120] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[137] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[154] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[171] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[188] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[205] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[222] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  
FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[239] FALSE FALSE

Por la estructura de tus datos, sospecho que el modelo que te  
interesa es más bien:

lmer(alpha.ug.mg ~ Line + (1|Year/Rep) + (1|Line:Year), data = Datasets)

En cuanto al problema de la residual al cual te refieres en tu mensaje,
da más detalles (con la salida que obtienes) porque su planteamiento  
resulta poco claro.
Un saludo. Olivier

-- ____________________________________

Olivier G. Nuñez
Email: onunez@iberstat.es
Tel : +34 663 03 69 09
Web: http://www.iberstat.es

____________________________________




El 19/03/2012, a las 14:21, Fernando Piston escribió:
> lmer(alpha.ug.mg ~ Line + (1|Year) + (1|Rep%in%Year) + (1| 
> Line:Year), data = Dataset)


--  
____________________________________

Olivier G. Nuñez
Email: onunez@unex.es
http://kolmogorov.unex.es/~onunez
Tel : +34 663 03 69 09
Departamento de Matemáticas
Universidad de Extremadura

____________________________________






	[[alternative HTML version deleted]]

Javier Martinez

2012-Mar-19 21:52 UTC

head link

[R-es] Efectos fijos y aleatorios en un modelo lineal

Aprovechando el hilo sobre cuáles son los efectos fijos y los
aleatorios, y cuántos son suficientes, lo que yo me pregunto es: si yo
quiero comparar si se mantiene la relación entre dos variables
independientemente del lugar, por ejemplo, donde se den, ¿puedo usar
un modelo mixto con el lugar como variable aleatoria? Lo digo porque a
veces los rangos en los que se mueven las variables para cada lugar
son muy distintos, aunque sean lugares aleatorios, e incluso puedo
tener un número pequeño de muestras en cada lugar. Si tengo dos
muestras en cada lugar, ¿puedo considerar  el conjunto de lugares como
una única "población" con el lugar como efecto aleatorio y aplicar un
modelo mixto para establecer la relación entre las variables? En mi
caso se trata de estudiar si la respuesta de una especie frente a una
variable ambiental en ocho lugares es la misma, en cada uno de los
cuales tengo dos observaciones (de dos años distintos). El caso es que
el modelo me sale significativo pero no sé hasta que punto respeta los
preceptos de los modelos mixtos o los estoy forzando.

Gracias por vuestra opinión y saludos,

Javier

2012/3/19 Olivier Nuñez <onunez en unex.es>:> Fernando,
>
> el efecto (1|Rep%in%Year) carece de sentido:
>
>  > Dataset$Rep%in%Datasets$Year
>  [1] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
>  [18] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
>  [35] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
>  [52] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
>  [69] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
>  [86] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> [103] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> [120] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> [137] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> [154] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> [171] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> [188] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> [205] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> [222] FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
> [239] FALSE FALSE
>
> Por la estructura de tus datos, sospecho que el modelo que te
> interesa es más bien:
>
> lmer(alpha.ug.mg ~ Line + (1|Year/Rep) + (1|Line:Year), data = Datasets)
>
> En cuanto al problema de la residual al cual te refieres en tu mensaje,
> da más detalles (con la salida que obtienes) porque su planteamiento
> resulta poco claro.
> Un saludo. Olivier
>
> -- ____________________________________
>
> Olivier G. Nuñez
> Email: onunez en iberstat.es
> Tel : +34 663 03 69 09
> Web: http://www.iberstat.es
>
> ____________________________________
>
>
>
>
> El 19/03/2012, a las 14:21, Fernando Piston escribió:
>
>> lmer(alpha.ug.mg ~ Line + (1|Year) + (1|Rep%in%Year) + (1|
>> Line:Year), data = Dataset)
>
>
>
> --
> ____________________________________
>
> Olivier G. Nuñez
> Email: onunez en unex.es
> http://kolmogorov.unex.es/~onunez
> Tel : +34 663 03 69 09
> Departamento de Matemáticas
> Universidad de Extremadura
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>
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>
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>        [[alternative HTML version deleted]]
>
>
> _______________________________________________
> R-help-es mailing list
> R-help-es en r-project.org
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>

Olivier Nuñez

2012-Mar-19 22:19 UTC

head link

[R-es] Efectos fijos y aleatorios en un modelo lineal

Con el riesgo de ser redundante respecto a lo que se ha dicho,  
empezaría por preguntar:  ¿porqué los efectos de un factor son  
aleatorios?
Pues, porque en el caso de que repita mi experimento, las condiciones  
descritas por los niveles de este factor cambiarían de manera aleatoria.
Bien, porque lo decido yo (elección aleatoria de parcelas) o porqué  
la elección del año de observación es puramente fortuita.
En realidad, lo que está detrás de este asunto es el alcance del  
experimento/estudio.
Es decir, ¿mis conclusiones serán sobre estas parcelas concretas o  
para cualquier parcela? ¿sobre estos dos años o para cualquier año?
Si son estas parcelas concretas que me interesan, entonces los  
efectos del factor parcela son naturalmente fijos.
En caso contrario, las parcela observadas constituyen una muestra  
(¡representativa o no!) del territorio estudiado.
Un saludo. Olivier


--  
____________________________________

Olivier G. Nuñez
Email: onunez@unex.es
http://kolmogorov.unex.es/~onunez
Tel : +34 663 03 69 09
Departamento de Matemáticas
Universidad de Extremadura

____________________________________





El 19/03/2012, a las 18:26, Gregorio R. Serrano escribió:
> Buenas.
>
> No quisiera añadir ruido a la discusión, pero en econometría, con  
> datos de
> panel, no solemos plantearnos qué es por naturaleza efecto fijo y  
> efecto
> aleatorio, sino qué podemos estimar. Solemos considerar que si de  
> cierta
> unidad se dispone de toda la población son efectos fijos y si lo  
> que se
> tiene es una muestra, se trata de efectos aleatorios.  Un ejemplo  
> que se
> suele usar para ilustrar esto es una muestra de empresas de un  
> sector en
> una serie de años. Los años son efectos fijos, tenemos todos los
> disponibles, mientras que las empresas, son efectos aleatorios  
> porque se
> trata de una muestra de empresas.
>
> Con esta interpretación, los años tuyos son efectos fijos (efecto 
> de la
> climatología, peculiar del año, pero igual para todas las unidades 
> en el
> año), los bloques (entiendo parcelas) serían fijos si siempre son las
> mismas parcelas o aleatorios si, digamos, muestreas tres parcelas  
> de un
> conjunto más amplio, aunque son pocas para estimar varianzas, y por 
> último
> las líneas (¿variedades de trigo?) sí serían fijos.
>
> No obstante, yo no vengo de agricultura/biología y puede que la  
> notación
> que usemos sea algo diferente (en econometría es confusa en  
> ocasiones).
>
> Un saludo
> Gregorio R. Serrano
>
> El 19 de marzo de 2012 17:37, Fernando Piston  
> <fpiston@ias.csic.es>escribió:
>
>> Muchas Gracias Luciano por tu pronta respuesta.
>>
>> Como bien decis cuesta imaginar como se puede considerar un factor  
>> como
>> aleatorio cuando se tienen solo 2 niveles en el caso de Year y 3  
>> en el caso
>> de Rep. Sin embargo, aunque seria deseable tener mas niveles para  
>> el factor
>> Year (más años de ensayo) su efecto es, en cualquier caso, aleatorio.
>>
>> Saludos
>> Fernando
>>
>>
>> On 19/03/12 15:22, Luciano Selzer wrote:
>>
>>> Fernando:
>>> Más allá de la solución que alguien de la lista te pueda dar me
>>> gustaría darte una advertencia. Según varios autores, los efectos
>>> aletarorios se pueden determinar correctamente a partir de 6  
>>> niveles.
>>> Así que con 3 y 2 niveles es muy dificil que se pueda determinar
>>> correctamente la varianza de cada uno.
>>>
>>> Saludos
>>> Luciano
>>>
>>>
>>>
>>> El día 19 de marzo de 2012 10:21, Fernando Piston
>>> <fpiston@ias.csic.es>  escribió:
>>>
>>>> Hola a todos,
>>>>
>>>> Tengo algunas dudas sobre como introducir en un modelo lineal  
>>>> factores
>>>> con
>>>> efectos fijos y aleatorios. Mi diseño es el siguiente:
>>>>
>>>> Factores
>>>>
>>>> Line: 40 líneas de trigo (Fijo)
>>>>
>>>> Rep: 3 Bloques (Aleatorio)
>>>>
>>>> Year: 2 Años (Aleatorio)
>>>>
>>>>
>>>> Variable dependiente
>>>>
>>>> alpha.ug.mg
>>>>
>>>>
>>>> Nota: Adjunto tabla de datos
>>>>
>>>>
>>>> Dentro del diseño, ''Rep'' y
''Year'' se considera de efectos
>>>> aleatorios y
>>>> ''Line'' es de efecto fijo.
>>>>
>>>>
>>>> Lo he intento llevar a cabo con la función
''lmer'' del paquete
>>>> ''lme4'',
>>>>
>>>> lmer(alpha.ug.mg ~ Line + (1|Year) + (1|Rep%in%Year) + (1| 
>>>> Line:Year),
>>>> data >>>> Dataset)
>>>>
>>>>
>>>> pero el modelo anterior me considera como error del factor  
>>>> ''line'' el
>>>> error
>>>> de los residuales en lugar del error de Year*Line.
>>>>
>>>> ¿como puede decirle al modelo que para ''line''
me considere el
>>>> error de
>>>> ''Year*Line''?
>>>>
>>>>
>>>> Gracias
>>>>
>>>>
>>>>
>>>> ______________________________**_________________
>>>> R-help-es mailing list
>>>> R-help-es@r-project.org
>>>> https://stat.ethz.ch/mailman/**listinfo/r-help-es<https:// 
>>>> stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es>
>>>>
>>>>  ______________________________**_________________
>>> R-help-es mailing list
>>> R-help-es@r-project.org
>>> https://stat.ethz.ch/mailman/**listinfo/r-help-es<https:// 
>>> stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es>
>>>
>>
>> ______________________________**_________________
>> R-help-es mailing list
>> R-help-es@r-project.org
>> https://stat.ethz.ch/mailman/**listinfo/r-help-es<https:// 
>> stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es>
>>
>
>
>
> -- 
> Dr. Gregorio R. Serrano
> Dpto. Economía Cuantitativa (UCM)
> Voz:+34 91394 2361
> Twitter: @grserrano_
> http://www.grserrano.es
>
> 	[[alternative HTML version deleted]]
>
> _______________________________________________
> R-help-es mailing list
> R-help-es@r-project.org
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es

	[[alternative HTML version deleted]]

Igor Sosa Mayor

2012-Mar-22 06:31 UTC

head link

[R-es] Efectos fijos y aleatorios en un modelo lineal

muchas gracias a todos Vds. por esta interesante discusión.



On Mon, Mar 19, 2012 at 02:21:48PM +0100, Fernando Piston
wrote:> Hola a todos,
> 
> Tengo algunas dudas sobre como introducir en un modelo lineal
> factores con efectos fijos y aleatorios. Mi diseño es el siguiente:
> 
> Factores
> 
> Line: 40 líneas de trigo (Fijo)
> 
> Rep: 3 Bloques (Aleatorio)
> 
> Year: 2 Años (Aleatorio)
> 
> 
> Variable dependiente
> 
> alpha.ug.mg
> 
> 
> Nota: Adjunto tabla de datos
> 
> 
> Dentro del diseño, 'Rep' y 'Year' se considera de efectos
aleatorios
> y 'Line' es de efecto fijo.
> 
> 
> Lo he intento llevar a cabo con la función 'lmer' del paquete
'lme4',
> 
> lmer(alpha.ug.mg ~ Line + (1|Year) + (1|Rep%in%Year) +
> (1|Line:Year), data = Dataset)
> 
> 
> pero el modelo anterior me considera como error del factor 'line'
el
> error de los residuales en lugar del error de Year*Line.
> 
> ¿como puede decirle al modelo que para 'line' me considere el error
> de 'Year*Line'?
> 
> 
> Gracias
> 
> 
> "Line","Rep","Year","alpha.ug.mg"
> "22A",3,2010,109.0593497549
> "22A",2,2010,42.7826500879
> "22A",1,2010,41.7181299556
> "22C",1,2010,38.1991350764
> "22C",3,2010,37.0710412795
> "22C",2,2010,37.6421869893
> "24A",2,2010,49.8022655225
> "24A",3,2010,158.3610621563
> "24A",1,2010,46.600174678
> "24B",1,2010,39.9050105701
> "24B",3,2010,38.5866594819
> "24B",2,2010,39.2276447861
> "28A",3,2010,48.2336226787
> "28A",1,2010,11.0610727009
> "28A",2,2010,16.2956567141
> "28B",1,2010,7.6341948368
> "28B",3,2010,33.2891616055
> "28B",2,2010,12.6674922676
> "A1152",1,2010,45.9373059739
> "A1152",2,2010,48.6810359048
> "A1152",3,2010,44.9822199521
> "A1158",3,2010,112.8194544702
> "A1158",2,2010,84.884470821
> "A1158",1,2010,41.8375111278
> "A1406",2,2010,88.2133648569
> "A1406",1,2010,56.6354788755
> "A1406",3,2010,53.6017778359
> "BW2003",3,2010,24.9542007258
> "BW2003",2,2010,33.2325222144
> "BW2003",1,2010,25.6420551785
> "BW208",1,2010,28.5872922864
> "BW208",2,2010,46.7223026582
> "BW208",3,2010,32.8353998213
> "C217",3,2010,105.366127876
> "C217",2,2010,46.1999270771
> "C217",1,2010,36.9372212397
> "C655",1,2010,39.1229394021
> "C655",2,2010,50.4050647949
> "C655",3,2010,40.0417380039
> "C657",3,2010,155.5650505723
> "C657",2,2010,43.9232577554
> "C657",1,2010,34.7879730776
> "D445",2,2010,69.5935781826
> "D445",3,2010,176.8939334121
> "D445",1,2010,43.7897162031
> "D577",3,2010,96.7154641172
> "D577",2,2010,68.0327017751
> "D577",1,2010,40.9510273403
> "D598",1,2010,40.4757468379
> "D598",3,2010,43.5580472412
> "D598",2,2010,30.001414697
> "D623",3,2010,54.3021389209
> "D623",2,2010,63.0973194355
> "D623",1,2010,44.34153501
> "D682",1,2010,35.5829780696
> "D682",2,2010,68.6790012285
> "D682",3,2010,153.4641515742
> "D715",2,2010,54.2993994709
> "D715",3,2010,34.5488694961
> "D715",1,2010,38.0889653755
> "D716",1,2010,39.6369203599
> "D716",2,2010,46.1001183105
> "D716",3,2010,40.1694883989
> "D770",2,2010,14.2685417747
> "D770",3,2010,13.0435917646
> "D770",1,2010,10.4078230406
> "D783",1,2010,11.4626811519
> "D783",2,2010,14.0145781614
> "D783",3,2010,11.5784518455
> "D793",1,2010,6.8843852871
> "D793",2,2010,6.8362938804
> "D793",3,2010,4.8261608269
> "D815",2,2010,37.8570289431
> "D815",3,2010,37.9437110068
> "D815",1,2010,39.6146545552
> "D874",3,2010,7.0639692271
> "D874",2,2010,3.5520231033
> "D874",1,2010,7.9021240352
> "D876",2,2010,7.0751333711
> "D876",1,2010,3.8653152622
> "D876",3,2010,7.4607721245
> "D894",3,2010,13.3918987898
> "D894",2,2010,12.5927256256
> "D894",1,2010,6.2048572762
> "E122",2,2010,18.1265720527
> "E122",3,2010,10.6709781268
> "E122",1,2010,13.7393565942
> "E140",2,2010,10.7770890613
> "E140",1,2010,12.7122106086
> "E140",3,2010,12.3701512314
> "E146",2,2010,13.2918707192
> "E146",3,2010,29.6476873967
> "E146",1,2010,11.6746645967
> "E33",1,2010,11.9509754653
> "E33",3,2010,13.7272529339
> "E33",2,2010,6.1771243638
> "E35",1,2010,13.4317067687
> "E35",2,2010,10.5776066338
> "E35",3,2010,10.6569263276
> "E39",1,2010,18.7578403236
> "E39",3,2010,14.8901895049
> "E39",2,2010,16.2749814419
> "E42",1,2010,11.2705763691
> "E42",2,2010,11.7726187666
> "E42",3,2010,10.2902579651
> "E76",3,2010,3.9932459224
> "E76",1,2010,5.2861970566
> "E76",2,2010,5.05359904
> "E82",3,2010,2.1061296409
> "E82",2,2010,6.5656761528
> "E82",1,2010,5.0782477827
> "E83",2,2010,4.9043513755
> "E83",3,2010,1.8900464681
> "E83",1,2010,4.227106061
> "E93",2,2010,10.0824452871
> "E93",3,2010,8.1817788899
> "E93",1,2010,8.5565306429
> "E96",1,2010,7.3894182357
> "E96",3,2010,7.786625775
> "E96",2,2010,10.5561352305
> "22A",1,2011,34.829069174
> "22A",2,2011,32.258984121
> "22A",3,2011,33.7328338282
> "22C",1,2011,26.3065289749
> "22C",2,2011,33.5803235742
> "22C",3,2011,61.6510379236
> "24A",1,2011,33.5743918647
> "24A",2,2011,27.1303390594
> "24A",3,2011,38.5034034733
> "24B",1,2011,29.5305734307
> "24B",2,2011,22.6777711265
> "24B",3,2011,37.904091319
> "28A",1,2011,8.8901525135
> "28A",2,2011,9.5618594658
> "28A",3,2011,8.725192148
> "28B",1,2011,9.339843909
> "28B",2,2011,8.3028317433
> "28B",3,2011,9.5309696356
> "A1152",1,2011,32.8649820765
> "A1152",2,2011,35.3029653156
> "A1152",3,2011,67.1288467513
> "A1158",1,2011,33.1900087512
> "A1158",2,2011,27.6586930167
> "A1158",3,2011,35.8875927168
> "A1406",1,2011,39.454877201
> "A1406",2,2011,48.5541965633
> "A1406",3,2011,60.5943767014
> "BW2003",1,2011,21.289550426
> "BW2003",2,2011,21.6131216575
> "BW2003",3,2011,41.8584332022
> "BW208",1,2011,24.2358886636
> "BW208",2,2011,25.1806535434
> "BW208",3,2011,74.6716176383
> "C217",1,2011,29.9978203375
> "C217",2,2011,25.2399716487
> "C217",3,2011,27.7970841392
> "C655",1,2011,33.3089175544
> "C655",2,2011,28.5412241211
> "C655",3,2011,103.7829812684
> "C657",1,2011,30.8928973039
> "C657",2,2011,26.4139354295
> "C657",3,2011,87.8629539796
> "D445",1,2011,27.2901901412
> "D445",2,2011,38.6422855086
> "D445",3,2011,114.2591728151
> "D577",1,2011,30.2376680245
> "D577",2,2011,31.070662585
> "D577",3,2011,26.3975249434
> "D598",1,2011,29.801279358
> "D598",2,2011,26.4864226539
> "D598",3,2011,28.0723445454
> "D623",1,2011,24.8761948703
> "D623",2,2011,28.1161651202
> "D623",3,2011,36.7188445453
> "D682",1,2011,23.375347608
> "D682",2,2011,25.3567799186
> "D682",3,2011,34.6696871575
> "D715",1,2011,20.6786000604
> "D715",2,2011,29.592803649
> "D715",3,2011,32.5525148514
> "D716",1,2011,28.5120167139
> "D716",2,2011,26.6924645784
> "D716",3,2011,31.7838387593
> "D770",1,2011,7.7987542924
> "D770",2,2011,9.6546898579
> "D770",3,2011,6.6618978177
> "D783",1,2011,9.0978371276
> "D783",2,2011,10.2521698348
> "D783",3,2011,8.8416345023
> "D793",1,2011,5.5452287028
> "D793",2,2011,4.9580977733
> "D793",3,2011,5.6492453598
> "D815",1,2011,28.2802166277
> "D815",2,2011,26.1136848918
> "D815",3,2011,25.8822083241
> "D874",1,2011,3.2018630354
> "D874",2,2011,2.1913909858
> "D874",3,2011,7.4290206167
> "D876",1,2011,3.9020605267
> "D876",2,2011,6.9259132422
> "D876",3,2011,2.9026336117
> "D894",1,2011,8.7064579179
> "D894",2,2011,8.356389618
> "D894",3,2011,9.9339637655
> "E122",1,2011,11.4219636664
> "E122",2,2011,10.916424566
> "E122",3,2011,10.5223912062
> "E140",1,2011,8.5898669874
> "E140",2,2011,7.9982271351
> "E140",3,2011,10.4810270596
> "E146",1,2011,7.9409494807
> "E146",2,2011,8.2938582855
> "E146",3,2011,8.3228436957
> "E33",1,2011,8.1243644859
> "E33",2,2011,7.4263307272
> "E33",3,2011,4.9739413268
> "E35",1,2011,7.5665324158
> "E35",2,2011,8.3122759171
> "E35",3,2011,10.4296259424
> "E39",1,2011,11.8741678148
> "E39",2,2011,13.266234577
> "E39",3,2011,14.2084710967
> "E42",1,2011,8.2925566086
> "E42",2,2011,7.3415039074
> "E42",3,2011,7.4414674656
> "E76",1,2011,3.6239562883
> "E76",2,2011,2.6182624754
> "E76",3,2011,1.6006447436
> "E82",1,2011,3.0953501391
> "E82",2,2011,3.0308393994
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Leonardo Hernández Pérez

2012-Mar-22 14:19 UTC

head link

[R-es] boxplot

Hola Amigos, nuevamente con dudas:

Tengo un data frame con una columna que corresponde a un factor que 
tiene valores 1 y 0, tengo además  el resto de las columna que posee el 
data frame corresponden a variables escalares.

Necesito realizar un boxplot de cada una de la variables contra el 
factor, algo como esto:

# Boxplot of MPG by Car Cylinders
boxplot(mpg~cyl,data=mtcars, main="Car Milage Data",
    xlab="Number of Cylinders", ylab="Miles Per Gallon")

pero que en el mismo gráfico pueda obtener todas las variables para cada 
uno de los factores que en mi caso serían (0 y 1)

En este ejemplo que les pongo debajo se hace algo muy parecido a lo que 
quiero pero con una variable y dos factores.

Un abrazo

Leonardo

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Leonardo Hernández Pérez

2012-Mar-22 14:55 UTC

head link

[R-es] boxplot

Este es el segundo ejemplo que no lo incluí en el correo anterior

# Notched Boxplot of Tooth Growth Against 2 Crossed Factors
# boxes colored for ease of interpretation
boxplot(len~supp*dose, data=ToothGrowth, notch=TRUE,
   col=(c("gold","darkgreen")),
   main="Tooth Growth", xlab="Suppliment and
Dose")>
> Hola Amigos, nuevamente con dudas:
>
> Tengo un data frame con una columna que corresponde a un factor que 
> tiene valores 1 y 0, tengo además  el resto de las columna que posee 
> el data frame corresponden a variables escalares.
>
> Necesito realizar un boxplot de cada una de la variables contra el 
> factor, algo como esto:
>
> # Boxplot of MPG by Car Cylinders
> boxplot(mpg~cyl,data=mtcars, main="Car Milage Data",
>    xlab="Number of Cylinders", ylab="Miles Per Gallon")
>
> pero que en el mismo gráfico pueda obtener todas las variables para 
> cada uno de los factores que en mi caso serían (0 y 1)
>
> En este ejemplo que les pongo debajo se hace algo muy parecido a lo 
> que quiero pero con una variable y dos factores.
>
> Un abrazo
>
> Leonardo
>
>
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Carlos Ortega

2012-Mar-22 15:11 UTC

head link

[R-es] boxplot

Hola,

Esto es una opción bastante compacta para atacar un data.frame del tipo que
dices (todas las columnas son escalares menos una.

   - En el ejemplo que utilizo  (mtcars) la última columna es el factor.
   - Los gráficos salen por separado (una columna escalar contra la columna
   factor "am" )...


par(mfrow=c(2,3))
col.gd<-mtcars[, c(1,3,4,5,6,7,9)]
y=as.list(col.gd[,c(1:6)])
yy=as.list(names(y))
mapply( function(x,xx){ boxplot(x ~ am, data=col.gd, main=xx) }, y, yy )


Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es


El 22 de marzo de 2012 15:19, Leonardo Hernández Pérez <
leonardo.hernandez@etecsa.cu> escribió:
>
> Hola Amigos, nuevamente con dudas:
>
> Tengo un data frame con una columna que corresponde a un factor que tiene
> valores 1 y 0, tengo además  el resto de las columna que posee el data
> frame corresponden a variables escalares.
>
> Necesito realizar un boxplot de cada una de la variables contra el factor,
> algo como esto:
>
> # Boxplot of MPG by Car Cylinders
> boxplot(mpg~cyl,data=mtcars, main="Car Milage Data",
>   xlab="Number of Cylinders", ylab="Miles Per Gallon")
>
> pero que en el mismo gráfico pueda obtener todas las variables para cada
> uno de los factores que en mi caso serían (0 y 1)
>
> En este ejemplo que les pongo debajo se hace algo muy parecido a lo que
> quiero pero con una variable y dos factores.
>
> Un abrazo
>
> Leonardo
>
>
> ---
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> Visit our web-site: <http://www.kaspersky.com>,
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>
>

-- 
Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es

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Leonardo Hernández Pérez

2012-Mar-23 13:42 UTC

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[R-es] boxplot

Hola Carlos: Muchas gracias, es exactamente lo que necesitaba, muy buena 
esta solución.

Saludos,

Leonardo


On 22/03/12 10:11, Carlos Ortega wrote:> Hola,
>
> Esto es una opción bastante compacta para atacar un data.frame del 
> tipo que dices (todas las columnas son escalares menos una.
>
>   * En el ejemplo que utilizo  (mtcars) la última columna es el factor.
>   * Los gráficos salen por separado (una columna escalar contra la
>     columna factor "am" )...
>
>
> par(mfrow=c(2,3))
> col.gd <http://col.gd><-mtcars[, c(1,3,4,5,6,7,9)]
> y=as.list(col.gd <http://col.gd>[,c(1:6)])
> yy=as.list(names(y))
> mapply( function(x,xx){ boxplot(x ~ am, data=col.gd <http://col.gd>, 
> main=xx) }, y, yy )
>
>
> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es <http://www.qualityexcellence.es>
>
>
> El 22 de marzo de 2012 15:19, Leonardo Hernández Pérez 
> <leonardo.hernandez en etecsa.cu <mailto:leonardo.hernandez en
etecsa.cu>>
> escribió:
>
>
>     Hola Amigos, nuevamente con dudas:
>
>     Tengo un data frame con una columna que corresponde a un factor
>     que tiene valores 1 y 0, tengo además  el resto de las columna que
>     posee el data frame corresponden a variables escalares.
>
>     Necesito realizar un boxplot de cada una de la variables contra el
>     factor, algo como esto:
>
>     # Boxplot of MPG by Car Cylinders
>     boxplot(mpg~cyl,data=mtcars, main="Car Milage Data",
>       xlab="Number of Cylinders", ylab="Miles Per
Gallon")
>
>     pero que en el mismo gráfico pueda obtener todas las variables
>     para cada uno de los factores que en mi caso serían (0 y 1)
>
>     En este ejemplo que les pongo debajo se hace algo muy parecido a
>     lo que quiero pero con una variable y dos factores.
>
>     Un abrazo
>
>     Leonardo
>
>
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