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Buenas tardes, tengo una variable bimodal (*var)*, de presencias y ausencias (1s y 0s) y otra variable, *prob*, con las probabilidades que le asigna un modelo (entre 0 y 1). Con: *ggplot(Preds, aes(x=prob, fill= var )) + geom_density(alpha=.3)* obtengo la distribución de las presencias y de las ausencias, por separado, en función del valor de probabilidad asignado. Las dos curvas se cruzan en un

Hola a todos. ¿Cómo puedo ajustar un modelo de regresión logística en el que la varianza de los errores no son iguales, sino que esta puede ser modelada por otras variables ? ¿Utilizando modelos mixtos o voy desencaminado? Gracias..

...os porque hay pseudoreplicación). Hemos usado el paquete "lme4" y la función "lmer". Encontramos "overdispersion" en el resultado (devianza residual mayor del doble que los grados de libertad residuales), por lo que hemos usado la familia "quasibinomial" para ajustar el modelo. El problema es que no sabemos cuál es el valor de significación del modelo porque el summary del mismo no lo da. Queríamos saber si hay alguna manera de conocer ese valor para saber si la regresión logística (el modelo mixto) es significativo o no. ¿Alguien puede aportar alguna luz o sug...

Hola Buenas noches   Alguien me podria indicar en que paquete puedo encontras modelos lineales y cuadratico para ajustar una serie de datos   Gracias [[alternative HTML version deleted]]

...tos del R, Les escribo para hacerles una pregunta que parece un poco sencilla pero me ha costado mucho. Estoy tratando de graficar los datos correspondientes a tasas de consumo de algunos organismos cuando están expuestos o no expuestos a un químico sobre tres tipos de presa. Por definición, debía ajustar los datos a un glm con distribución gama. Las gráficas pueden ser 1) dos gráficos correspondientes a expuesto o no expuesto ( representado con 0 y 1) y cada uno con tres líneas (correspondientes a tres presas) o 2) realizar tres gráficos (correspondientes a cada tipo de presa), con dos líneas (ex...

...s también incluí la descarga e importación de los datos acumulados del ISCIII y actualicé las tablas en https://rubenfcasal.github.io/COVID-19/COVID-19-tablas.html empleando el paquete DT. Ahora tiene tres secciones... Mis siguientes pasos serán tratar de conseguir datos por provincias y empezar a ajustar modelos. Añadí en https://rubenfcasal.github.io/COVID-19/#enlaces algunas referencias... Cualquier ayuda/sugerencia/comentario/etc será bien recibido... Un saludo y cuidarse, Rubén. -- Rubén Fernández Casal https://rubenfcasal.github.io Dep. Matemáticas, Universidade da Coruña Centro de Inves...

...reo que el problema se podría simplificar y aún obtener un resultado aceptable si simplemente haces un ajuste lineal en un entorno del punto. Como ya tienes los valores de los puntos de cada curva como dices Carlos, creo que con esa información podrías identificar un entorno adecuado en el cual ajustar linealmente. Cuéntanos como te va, Saludos !! Eric. On 24-08-20 12:52, Carlos Ortega wrote: > Hola Manuel, > > Resolver el punto de corte de forma analítica implicaría el tener > ajustada cada densidad también de forma analítica. > Una alternativa que se me ocurre es la siguie...

...rame" donde tengo los tiempos en una columna, y los valores de concentración en otra. Los datos están en forma individual, o sea que tengo por lo menos tres valores de concentración por cada tiempo. Para el caso de datos agrupados, donde ya se tiene la desviación estándar o varianza calculada ajustar un modelo ponderado es fácil, pero no se como hacerlo con datos sin agrupar. Podría alguien ayudarme por favor? Gracias anticipadas, Gerardo [[alternative HTML version deleted]]

 Estimados: Les pido disculpas por la molestia, quisiera preguntarles si luego de haber utilizado la funcion glm para ajustar datos (en mi caso family = poisson) es posible realizar además del ANOVA comparaciones de a pares. Desde ya muchas gracias! Cordialmente, Lic. Anahí Domínguez Universidad Nacional de Río Cuarto. Argentina ---------------------------------------------------------------- Este mensaje ha sido env...

...> De: "Víctor Nalda Castellet" <victor.nalda.castellet en gmail.com> > Para: "r-help-es" <r-help-es en r-project.org> > Enviados: Miércoles, 15 de Abril 2015 14:21:33 > Asunto: [R-es] Weighted Likelihood > > Buenas tardes, > > Estoy intentando ajustar distribuciones utilizando un vector de ponderación > en los datos (Weighted Likelihood). ¿Existen paquetes en R que resuelven > esto? He mirado ya el paquete "wle" pero no me permite introducir los pesos > mediante los cuales ponderar los datos. > > En un primer momento, se...

Buenas tardes, Estoy intentando ajustar distribuciones utilizando un vector de ponderación en los datos (Weighted Likelihood). ¿Existen paquetes en R que resuelven esto? He mirado ya el paquete "wle" pero no me permite introducir los pesos mediante los cuales ponderar los datos. En un primer momento, se me ha ocurrido realizar...

AF_E PS_E 90.838 2.206 83.139 1.751 134.272 3.710 84.043 2.076 105.184 2.788 157.249 3.783 50.280 1.027 96.973 2.355 123.582 3.398 60.417 1.236 123.501 3.315 90.128 1.566 193.783 5.167 116.036 2.994 100.289 2.216 56.943 1.106 102.272 2.692 145.579 3.810 53.105 1.202 127.212 3.061 102.838 2.383 126.352 2.723 13.661 0.190 164.352 4.870 159.945 4.160 54.382 0.884 128.253 3.598 181.208 4.767 145.118

Buenos días: Sigo cabezudeando con el tema de los gráficos; a ver si a alguien se le ocurre alguna idea... Supongamos este código: library(plotrix) graphics.off() windows(width=8.27, height=11.69) plot(3:10) #plot(3:10, main="Axis break test") par(xpd=TRUE) text(4, 11,"Axis break test") axis.break() axis.break(2,2.9,style="zigzag") mtext("Texto

Hola: Si aún hay alguien que no está de vacaciones, igual me pueden ayudar. Quiero ajustar unos modelos: REG_LOG <- glm (low ~ X, family = "binomial", data = DATOS) Ejemplo: library(MASS) data(birthwt, package="MASS") birthwt$low <- factor(birthwt$low) birthwt$race <- factor(birthwt$smoke) REG_LOG <- glm (low ~ smoke, family = "bin...

Buenos días para cada una/o. Acabo de suscribirme. Tengo una inquietud que vi tratada por partes (y usando distintos paquetes) en las consultas anteriores. ¿Cuál es la mejor forma de ajustar distribuciones datos a distribuciones de probabilidad teóricas? ¿Cuáles son los paquetes para hacerlo en forma ágil? Gracias por su atención. Saludos. César Escalante C.

...construyendo el vector que lo anota con un nº, según de cuál de las 4 categorías se trate. Quoting Jorge I Velez <jorgeivanvelez en gmail.com>: > Estimado Manuel, > > Debes definir ecsta como factor usando, por ejemplo, > > factor(ecsta, levels = ...) > > antes de ajustar el modelo. > > Dale una mirada a > > ?factor > > para má detalles. > > Saludos, > Jorge.- > > El El lun, 18 de feb. de 2019 a las 1:03 p. m., Manuel Mendoza < > mmendoza en mncn.csic.es> escribió: > >> >> Buenas tardes, tengo un loop que hace...

Se ha borrado un adjunto en formato HTML... URL: <https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/attachments/20150127/8c94355b/attachment.html>

Hola a todos. Estoy utilizando la función lmer del paquete lme4 para ajustar un modelo mixto. Tengo varias variables en mi data.frame, unas son a nivel individual y otras a nivel de comarcas. Listo algunas. ingre_6 : Ingresos (nivel individual) iscs_a : un indicador sintético resumen de otras variables, calculado mediante componentes principales. sau_com : superficie a...

Hola Buen día, estoy ajustando una regresión multiple, pero sucede que tengo un factor de expanción, digamos que deseo ajustar el modelo ingreso ~ edad + ocupacion mi problema es que cada observación tienen un factor de expanción, es decir cada variable no representa una observación sino más, que no es un número fijo para cada observación. por lo que a mí se me ocurrio usarlas como peso lm(ingreso ~ edad + ocupacion,we...

Hola, quiero ajustar una curva sinoidal de la forma "f(x)=k/( 1+(c/log(x))^n)" mediante la función 'nls' pero me da error el siguiente código: >datos<-read.table(file="datos.csv", header=TRUE,sep=";",dec=",") >library(nls) >fit <- nls(y ~ k/(1+(c/l...