Estimados una consulta me encuentro graficando un histograma cuyos datos no provienen de una distribución clásica como la normal exponenial, poisson, etc, Lo que necesito es colocar una curva no paramétrica que permita evidenciar el ajuste de los datos a esa curva ya que son muchos (alrededor de 80000). Muchas gracias [[alternative HTML version deleted]]
Hola Alejandro, Una forma es con plot(density(tusdatos), type = 'l') Saludos, Jorge.- 2014-05-20 12:23 GMT+10:00 Alejandro Ayala <alejo.ayalab@gmail.com>:> Estimados una consulta me encuentro graficando un histograma cuyos datos no > provienen de una distribución clásica como la normal exponenial, poisson, > etc, Lo que necesito es colocar una curva no paramétrica que permita > evidenciar el ajuste de los datos a esa curva ya que son muchos (alrededor > de 80000). > > Muchas gracias > > [[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]]
Hola Alejandro,
Además de la función density, hay muchos paquetes de R con
herramientas para la estimación no paramétrica de la densidad:
KernSmooth, sm, ks, npsp (este último lo estoy desarrollando yo)...
Si tu distribución es unidimensional y no te importa mucho el
tiempo de computación, la función density probablemente va a cubrir tus
necesidades. Para acelerar los cálculos se puede pensar en utilizar
binning y el paquete KernSmooth puede ser recomendable (también utiliza
FFT para este caso - es muy rápido - y tiene rutinas para 1D y 2D).
En el caso multidimensional/multivariante puede ser de utilidad
alguno de los otros paquetes. El paquete ks está especialmente diseñado
para el caso multidimensional, aunque por mi experiencia puede ser algo
lento en algunos casos (creo que en las últimas versiones mejoró en este
y otros aspectos).
Un saludo,
Rubén FC
El 20/05/2014 4:23, Alejandro Ayala escribió:> Estimados una consulta me encuentro graficando un histograma cuyos datos no
> provienen de una distribución clásica como la normal exponenial, poisson,
> etc, Lo que necesito es colocar una curva no paramétrica que permita
> evidenciar el ajuste de los datos a esa curva ya que son muchos (alrededor
> de 80000).
>
> Muchas gracias
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> _______________________________________________
> R-help-es mailing list
> R-help-es@r-project.org
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
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Hola a todos podrían ayudarme con lo siguiente.
que modelo modelo debo utlizar para correr un modelo garch gjr para poder
transcribir estos comandos de matlab a r-project:
% spec =
garchset('varianceModel','GJR','c',0.027,'ar',[],'ma',-0.073,'k',0.009,...%
'GARCH',0.924,'ARCH',0.072,'leverage',0.002,'Distribution','T','DoF',7);
Date: Tue, 20 May 2014 10:58:39 +0200
From: rubenfcasal@gmail.com
To: alejo.ayalab@gmail.com; r-help-es@r-project.org
Subject: Re: [R-es] Curvas de densidad no parametricas
Hola Alejandro,
Además de la función density, hay muchos paquetes de R con
herramientas para la estimación no paramétrica de la densidad:
KernSmooth, sm, ks, npsp (este último lo estoy desarrollando yo)...
Si tu distribución es unidimensional y no te importa mucho el
tiempo de computación, la función density probablemente va a cubrir tus
necesidades. Para acelerar los cálculos se puede pensar en utilizar
binning y el paquete KernSmooth puede ser recomendable (también utiliza
FFT para este caso - es muy rápido - y tiene rutinas para 1D y 2D).
En el caso multidimensional/multivariante puede ser de utilidad
alguno de los otros paquetes. El paquete ks está especialmente diseñado
para el caso multidimensional, aunque por mi experiencia puede ser algo
lento en algunos casos (creo que en las últimas versiones mejoró en este
y otros aspectos).
Un saludo,
Rubén FC
El 20/05/2014 4:23, Alejandro Ayala escribió:> Estimados una consulta me encuentro graficando un histograma cuyos datos no
> provienen de una distribución clásica como la normal exponenial, poisson,
> etc, Lo que necesito es colocar una curva no paramétrica que permita
> evidenciar el ajuste de los datos a esa curva ya que son muchos (alrededor
> de 80000).
>
> Muchas gracias
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https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
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