search for: corregido

...3      2,21077         -0,4258      0,6793   time         8,49182       3,18142          2,669       0,0235   ** Media de la vble. dep.  276,0067   D.T. de la vble. dep.   117,5827 Suma de cuad. residuos  818,6362   D.T. de la regresión    9,047852 R-cuadrado              0,995771   R-cuadrado corregido    0,994079 F(4, 10)                588,6040   Valor p (de F)          8,09e-12 Log-verosimilitud      -51,28100   Criterio de Akaike      112,5620 Criterio de Schwarz     116,1023   Crit. de Hannan-Quinn   112,5243 rho                    -0,440663   Durbin-Watson           2,757428 Sin consi...

Buenos dias R-help-es, Estoy interesado en estimar una curva dosis-respuesta para un conjunto de datos y para ello, estoy utilizando la libreria "drm". Hasta ahi todo bien. Me gustaria automatizar algunas cosas y el primer paso para ello es la estimacion del modelo. Si la estimacion funciona, todo lo demas funciona; de lo contrario, todo fallara. Tengo algunas lineas que mitigan un

...mortality.csv'), tuve problemas con las filas de nombre: - Malignant tumour of the larynx trachea bronchus and lungs - Malignant tumour of the lip pharynx and mouth - Other endocrinological metabolic and nutritional conditions que se me corrían a la derecha creándome una columna más. Corregido esto (dentro del archivo csv) procedí como sigue y todo corrió aparentemente bien: dd<-read.csv('mortality_modificado.csv') # modificado sin mucho cuidado. En tu caso debes adecuarlo bien a tus necesidades dd2<-dd[,2:19] rownames(dd2)<-dd[,1] colnames(dd2)<-colnames(mortality)...

Estimados Este es el test de friedman que se logra asi library(PMCMR) y <- matrix(c( 3.88, 5.64, 5.76, 4.25, 5.91, 4.33, 30.58, 30.14, 16.92, 23.19, 26.74, 10.91, 25.24, 33.52, 25.45, 18.85, 20.45, 26.67, 4.44, 7.94, 4.04, 4.4, 4.23, 4.36, 29.41, 30.72, 32.92, 28.23, 23.35, 12, 38.87, 33.12, 39.15, 28.06, 38.23, 26.65),nrow=6, ncol=6, dimnames=list(1:6,LETTERS[1:6])) print(y)

Tengo el mismo problema que Eva en cualquier script que defina una función, pero no en otros que no definen funciones. Por ahora he tenido que desinstalar la versión 2.14.0. Os dejo un ejemplo (he simplificado la función, pero he dejado la estructura fundamental por si ahí está el error): si lanzáis source("probando.r") veréis que sale el mensaje de error. Por supuesto, garantizo que

Estimados Queremos con el paquete FactoMineR hacer este tipo de tabla de mortalidad que lea los datos desde de una tabla csv Realizamos lo que viene en la ayuda y es muy interesante, sin embargo cuando mandamos a leer desde la tabla csv original de los autores no hace el análisis porque algo falta y no nos percatamos de que es. Adjunto tabla original Saludos cordiales #ESTO ES LO QUE

...vías a hacer gárgaras. Estarías construyendo un modelo con sobreajuste. Para quedarte tranquilo, haz la prueba, coge el modelo resultante de la validación y ve aplicándolo a los nuevos datos. Haz lo mismo con el que obtengas de ése paso final que NO debes dar, y que no te he puesto en mi código corregido, a saber: modelo.final<-randomForest(respuesta~.,datos) Cuando los aplicas con los nuevos datos, ¿cuál funciona mejor? Un saludo Isidro Hidalgo Arellano Observatorio del Mercado de Trabajo Consejería de Economía, Empresas y Empleo http://www.castillalamancha.es/ De:...

...nvías a hacer gárgaras. Estarías construyendo un modelo con sobreajuste. Para quedarte tranquilo, haz la prueba, coge el modelo resultante de la validación y ve aplicándolo a los nuevos datos. Haz lo mismo con el que obtengas de ése paso final que NO debes dar, y que no te he puesto en mi código corregido, a saber: modelo.final<-randomForest(respuesta~.,datos) Cuando los aplicas con los nuevos datos, ¿cuál funciona mejor? Un saludo Isidro Hidalgo Arellano Observatorio del Mercado de Trabajo Consejería de Economía, Empresas y Empleo http://www.castillalamancha.es/ De: Jesús P...

...nvías a hacer gárgaras. Estarías construyendo un modelo con sobreajuste. Para quedarte tranquilo, haz la prueba, coge el modelo resultante de la validación y ve aplicándolo a los nuevos datos. Haz lo mismo con el que obtengas de ése paso final que NO debes dar, y que no te he puesto en mi código corregido, a saber: modelo.final<-randomForest(respuesta~.,datos) Cuando los aplicas con los nuevos datos, ¿cuál funciona mejor? Un saludo Isidro Hidalgo Arellano Observatorio del Mercado de Trabajo Consejería de Economía, Empresas y Empleo http://www.castillalamancha.es/ De: Jesús P...

...truyendo > un modelo con sobreajuste. > > > > Para quedarte tranquilo, haz la prueba, coge el modelo resultante de la > validación y ve aplicándolo a los nuevos datos. Haz lo mismo con el que > obtengas de ése paso final que NO debes dar, y que no te he puesto en mi > código corregido, a saber: > > modelo.final<-randomForest(respuesta~.,datos) > > > > Cuando los aplicas con los nuevos datos, ¿cuál funciona mejor? > > > > Un saludo > > > > > > Isidro Hidalgo Arellano > > Observatorio del Mercado de Trabajo > > Conseje...

...sobreajuste. >> >> >> >> Para quedarte tranquilo, haz la prueba, coge el modelo resultante de la >> validación y ve aplicándolo a los nuevos datos. Haz lo mismo con el que >> obtengas de ése paso final que NO debes dar, y que no te he puesto en mi >> código corregido, a saber: >> >> modelo.final<-randomForest(respuesta~.,datos) >> >> >> >> Cuando los aplicas con los nuevos datos, ¿cuál funciona mejor? >> >> >> >> Un saludo >> >> >> >> >> >> Isidro Hidalgo Arellano...

...t;>> >>> >>> Para quedarte tranquilo, haz la prueba, coge el modelo resultante de la >>> validación y ve aplicándolo a los nuevos datos. Haz lo mismo con el que >>> obtengas de ése paso final que NO debes dar, y que no te he puesto en mi >>> código corregido, a saber: >>> >>> modelo.final<-randomForest(respuesta~.,datos) >>> >>> >>> >>> Cuando los aplicas con los nuevos datos, ¿cuál funciona mejor? >>> >>> >>> >>> Un saludo >>> >>> >>&gt...

Hola, Eso es justamente lo que hace "caret" de una manera muy sencilla y sin que tú te tengas que preocupar de quedarte con el mejor bucket (del CV) o con la mejor combinación en tu "grid search". Te recomiendo que uses "caret" para esto.... Puedes incluso evaluar los dos algoritmos "RF" y "svm" a la vez y conocer realmente el nivel de precisión