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Hola a tod en s, estoy trabajando con modelos de regresión mixta con el paquete "nlme", concretamente con la función "lme". Una vez que hago mi modelo y el summary del mismo obtengo por ejemplo la significación (valor p) de la variable independiente, así como el valor del AIC para comparar mi modelo con otro similar, pero no sé cómo obtener un valor del grado de ajuste de la

Hola: ¿Existe alguna forma de obtener el valor numérico de los intervalos de confianza en una autocorrelación? O, por el contrario, ¿tengo que calcularlos «a mano»? (Llevo ya un rato buscando y nada.) Gracias por adelantado. Salud y Revolución. Lobo. -- Libertad es poder elegir en cualquier momento. Ahora yo elijo GNU/Linux, para no atar mis manos con las cadenas del soft propietario. Porque la libertad no es tu derecho, es tu responsabilidad. h...

...esus, Esos valores son _aproximados_. Las estimaciones, de acuerdo con teoria de regresion, podrian obtenerse de manera puntual y construir intervalos de _confianza_ y _prediccion_ alrededor de estos. Ten en cuenta que el 2do tipo de intervalos de calcula para observaciones _futuras_. En R puedes calcularlos de la siguiente manera: ## IC de confianza## ver ?predict.lm para mas detallesR> data.frame(y, predict(modelo, interval = "confidence")) y fit lwr upr#1 8.35 9.938571 6.580445 13.29670#2 12.42 11.804286 9.134239 14.47433#3 18.00 15.535714 13.664949 17.4...

Buenas, una pregunta. Si yo estoy calculando un modelo lineal, el caso más simple, 1 variable respuesta y una variable explicativa y creo un modelo, me da un R2 del 80% y quiero ver como es esa relacion entre las variables, para calcular el error de predicción del modelo, basta con ver el intervalo de confianza del modelo e irme a los extremos? Por si no me he expresado bien, un ejemplo tonto:

Buenos dias a tod en s, queria calcular los Std. Error de las interaciones en una anova para despues calcular los I.C, o directamente los I.C.. Se que para una matriz balanceada podemos hacer el modelo con aov() y despues con model.table (aov(), type="means", se=T) nos da los Std. Error de los efectos principales y las interaciones, pero cuando tenemos una matrix no balanceada

Muchas gracias Xabier. He intentaddo trabajar con la sparse matrix pero al pasar tdm a matriz me dice también que "cannot allocate a vector of size 12 gb". He hecho tdm<-as.matrix(tdm) ¿Está bien hecho eso para trabajar con la sparse matrix? Gracias! El Lun, 10 de Febrero de 2020, 16:15, Xavier-Andoni Tibau Alberdi escribió: > La respuesta de Carlos creo que es mucho mas

Estimadas y estimados miembros de la comunidad. Junto con saludar, les escribo este mensaje porque estoy interesado en desarrollar un taller de estadística descriptiva con R para estudiantes de secundaria. El objetivo es que a través de un conjunto de datos puedan calcular medidas de tendencia central, dispersión, calcular correlaciones y hacer gráficos. Actualmente, he realizado un taller

Hola: Tengo los datos diarios del número de casos de coronavirus por comunidades autónomas y quiero calcular el número diario de nuevos casos y la tasa diaria de variación del número de casos y no se como hacerlo en R. *fecha* *comunidad* *poblacion* *casos_totales* 04/03/2020 Andalucía 8414240 13 05/03/2020 Andalucía 8414240 12 06/03/2020 Andalucía 8414240 21 04/03/2020 Aragón