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 ------------ Se ha borrado un adjunto en formato HTML... URL: <stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/attachments/20120319/fbfc0174/attachment.html> ------------ próxima parte ------------ A non-text attachment was scrubbed... Name: Data_fpiston_2010-2011.csv Type: text/csv Size: 6605 bytes Desc: no disponible URL: <stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/attachments/20120319/fbfc0174/attachment.bin>
Luciano Selzer
2012-Mar-19 14:22 UTC
[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 > stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-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@iberstat.es Tel : +34 663 03 69 09 Web: 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 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
[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: 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 > kolmogorov.unex.es/~onunez > Tel : +34 663 03 69 09 > Departamento de Matemáticas > Universidad de Extremadura > > ____________________________________ > > > > > > > [[alternative HTML version deleted]] > > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es en r-project.org > stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >
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 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 >>>> 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 >>> 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 >> 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_ > grserrano.es > > [[alternative HTML version deleted]] > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es@r-project.org > stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es[[alternative HTML version deleted]]
Igor Sosa Mayor
2012-Mar-22 06:31 UTC
[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 > "E82",3,2011,4.9933250149 > "E83",1,2011,3.5863512146 > "E83",2,2011,1.259391421 > "E83",3,2011,3.0620435559 > "E93",1,2011,5.5012379275 > "E93",2,2011,8.0870117498 > "E93",3,2011,5.8034051747 > "E96",1,2011,4.598860158 > "E96",2,2011,5.7612440555 > "E96",3,2011,6.41961799> _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es en r-project.org > stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es-- :: Igor Sosa Mayor :: joseleopoldo1792 en gmail.com :: :: GnuPG: 0x1C1E2890 :: gnupg.org :: :: jabberid: rogorido :: :: ------------ próxima parte ------------ A non-text attachment was scrubbed... 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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 ------------ próxima parte ------------ An embedded and charset-unspecified text was scrubbed... Name: no disponible URL: <stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/attachments/20120322/a7f2c3b7/attachment.pl>
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 > > > > --- > This message was processed by Kaspersky Mail Gateway 5.6.28/RELEASE running at host imx2.etecsa.cu > Visit our web-site:<kaspersky.com>,<viruslist.com> > > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es en r-project.org > stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > > > --- > This message was processed by Kaspersky Mail Gateway 5.6.28/RELEASE running at host imx2.etecsa.cu > Visit our web-site:<kaspersky.com>,<viruslist.com>------------ próxima parte ------------ Se ha borrado un adjunto en formato HTML... URL: <stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/attachments/20120322/e962417c/attachment.html> ------------ próxima parte ------------ An embedded and charset-unspecified text was scrubbed... Name: no disponible URL: <stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/attachments/20120322/e962417c/attachment.pl>
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 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 > > > --- > This message was processed by Kaspersky Mail Gateway 5.6.28/RELEASE > running at host imx2.etecsa.cu > Visit our web-site: <kaspersky.com>, <viruslist.com> > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es@r-project.org > stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > >-- Saludos, Carlos Ortega qualityexcellence.es [[alternative HTML version deleted]]
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 <col.gd><-mtcars[, c(1,3,4,5,6,7,9)] > y=as.list(col.gd <col.gd>[,c(1:6)]) > yy=as.list(names(y)) > mapply( function(x,xx){ boxplot(x ~ am, data=col.gd <col.gd>, > main=xx) }, y, yy ) > > > Saludos, > Carlos Ortega > qualityexcellence.es <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 > > > --- > This message was processed by Kaspersky Mail Gateway > 5.6.28/RELEASE running at host imx2.etecsa.cu <imx2.etecsa.cu> > Visit our web-site: <kaspersky.com>, > <viruslist.com> > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es en r-project.org <mailto:R-help-es en r-project.org> > stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > > > > > -- > Saludos, > Carlos Ortega > qualityexcellence.es <qualityexcellence.es> > > > --- > This message was processed by Kaspersky Mail Gateway 5.6.28/RELEASE running at host imx3.etecsa.cu > Visit our web-site:<kaspersky.com>,<viruslist.com>------------ próxima parte ------------ Se ha borrado un adjunto en formato HTML... URL: <stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/attachments/20120323/ead3e873/attachment.html> ------------ próxima parte ------------ An embedded and charset-unspecified text was scrubbed... Name: no disponible URL: <stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/attachments/20120323/ead3e873/attachment.pl>