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Buenas tardes, ¿Cómo interpretarías el intercepto que da R en un modelo de ceros inflados? Por un lado en la parte de conteo tengo un intercepto de -4.2 y en la parte de ceros de 102, ambos salen significativos (***). ¿Qué me dirían? Gracias

Un offtopic para empezar el fin de semana. Acabo de entrar en kaggle, hacia tiempo que no lo hacia, y veo con 'estupor' que practicamente la gente trabaja con python. Es cierto que la mayor parte de competiciones son usadas con redes neuronales, donde python si tiene ventaja frente a R, pero me da miedo ver como python para temas de machine learning parece estar ganando la partida...

Buenas tardes. Tenía la versión 3.6.0 de R. Quería instalar el paquete edarf, pero decía que no estaba disponible para esa versión. Actualicé R a la versión 4.0.0, que creo que es la última, pero al tratar de reinstalar forestFloor, me dice que no está disponible para la versión 4.0.0. He abierto R 3.6.0 directamente, cliqueo install.packages("forestfloor") y ahora me dice que no está

Hace poco me puse al tema del big data y la verdad es que een este campo la decisión parece clara. Python ahora mismo está un paso por delante de R, aunque sparklyR puede igualar la contienda. Pero lo que me empieza a preocupar es que parece que si nos alejamos del Big Data, Python tb está ganando adeptos a pasos agigantados. ¿Está perdiendo R la batalla? [[alternative HTML version deleted]]

Buenos días a todxs, Estoy comparando la predicción de los valores (0, 1, 2, 3,.....hasta 13) frente a los observados. Con la idea de comparar el modelo Zero inflated y el Binomial negativo y ver cual presenta mas distancia frente a las predicciones observadas. Para ello introduzco los códigos en la consola: #Modelo ZIM pred<-round(colSums(predict(zeroinfl, type="prob") [,1:14]))