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Hola, cordial saludo, estoy trabajando con geoestadística y tengo la siguiente inquietud ¿Existe algún criterio óptimo para determinar el número de bins en un semivariograma? sé que el paquete geoR tiende a tomar por defecto 13 bins y gstat 15 ¿pero existe algún criterio detrás de dicha elección? Gracias de antemano a quien pueda resolver mi duda. -- *Carlos A. Taimal Yepes* *Estudiante de

Estimada comunidad, tengo el siguiente problema: Un data.frame con muchas filas de las que debo eliminar aquellas que cumplen varios criterios al mismo tiempo. Por ejemplo este data.frame: sol con dia NCar NIns isom area rep tipo 1 con 0.001 1 160s 0 s 6.083543e-01 1 2 con 0.001 1 161c 1 c 1.391274e-03 1 <NA> 3 con 0.001 1 161c 1 c 2.812804e-03 1 <NA> 4 con 0.001 1 180s...

Hola Marta, si observas cualquier artículo de psicología esto es una práctica típica. Te digo psicología porque creo que tus datos son de ese tipo. Tienes bibiligrafía de artículos cientificos en las que se quitan valores siguiendo los criterios que te he dicho solo has de buscar bibliografía del campo en el que te mueces. Osea que nos quitarlos por que sí, aunque en cada area de ciencia tienes una serie de criterios para acabar con los ouliers. Yo personalmente me fio más de mi buena intuición(y validación) que de un test. De todas manera...

​Hola.​ > Tengo que eliminar las filas cuya columna SOL dice LIM y cuya columna > DIA dice 2. > ​​Prueba con: >library(sqldf)​​ >graph<-sqldf("select * from graph where sol='lim' and dia=2") ​ sol con dia NCar NIns isom area rep tipo 1 lim 0.003 2 160s 0 s 0.572323700 1 <NA> 2 lim 0.003 2 161t 1 t 0.010960770 1 <NA>

Hola, En vez de utilizar "&" (que es "and") utiliza "|" (que es el "or"): graph <- graph[graph$sol=="lim" *|* graph$dia==2,] Saludos, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es El 12 de julio de 2013 23:22, Freddy Omar López Quintero < freddy.vate01@gmail.com> escribió: > Hola de nuevo. Leí mal. Si vas a eliminar esas filas,

...thout.outs$TimeDiff.without.out.rg) hist(time.without.outs$TimeDiff.without.out.norm) ks.test(x= time$TimeDiff, "pnorm", mean(time$TimeDiff), sd(time$TimeDiff)) # A la vista de estos exploratorios yo no lo supondría. # TimeDiff.without.out.norm.rg son los datos sin outliers según los dos criterios # De todas maneras tienes un valor que yo creo que has introducido mal max(time.without.outs$TimeDiff) # Este valor es claramente un error de transcripción de datos. -- [[alternative HTML version deleted]]

Hola de nuevo. Leí mal. Si vas a eliminar esas filas, entonces usa: sqldf("select * from graph where sol!='lim' and dia!=2") En el correo anterior seleccioné precisamente a esas descartando a las demás. Culpa de mis anteojos... jeje. On Fri, Jul 12, 2013 at 5:20 PM, Freddy Omar López Quintero < freddy.vate01@gmail.com> wrote: > ​Hola.​ > > >> Tengo que

...mada comunidad, tengo el siguiente problema: 1. tengo un data.frame con varias columnas, algunas numericas, otras son variables categoricas 2. necesito hacer un calculo simple sobre este data.frame (un promedio ponderado de los valores de la columna 7), pero solo para las filas que cumplan ciertos criterios 3. en ocasiones ninguna de las filas cumple todos los criterios exigidos, lo que genera un NA 4. cuando se usa ese NA en el calculo del promedio ponderado genera un NaN obviamente la pregunta es, como puedo evitar esto ? pues dada la naturaleza del calculo (un promedio ponderado) si existe un NA s...

Buenas, una vez más. Utilizo: data <- subset(data,data$Key %in% data2$Key) para quedarme con los casos de data que están también en data2, de acuerdo a la variable Key. ¿Cómo sería si quiero que sean los que coinciden en Key1 y Key2? Pense hacer un collapse con Key1 y key2, tanto en data como data2, y usarlo como uso key en el ejemplo de arriba, pero debe haber una forma más

Pues este es el culpable... como soy nuevo en esto, disculpad si las estrategias de creación de datframes, etc. son poco ortodoxas. Y por cierto... esto del slicing con R es un poco... duro library(RPostgreSQL) library(reshape) #CARGA DE DATOS conn<-dbConnect("PostgreSQL",dbname="OFIDAT",user="antares") #consulta<-dbSendQuery(conn,"select

Hola!! A ver si alguien puede ayudarme!! Para ajuste de modelos lineales normalmente uso Gretl. Ahora estoy empezando a hacerlo en R. Me gustaría saber si existe alguna función que haga un summary extendido como el de Gretl. Os pongo un ejemplo del summary de Gretl. Modelo 1: MCO, usando las observaciones 1968-1982 (T = 15) Variable dependiente: Invest              Coeficiente   Desv. Típica

...ados desde SPSS (que usa etiquetas).- Mayormente, no tengo problemas, pero en una variable puntual veo que las etiquetas de las variables "están" pero la clase del vector no me cierra y los resultados no los usan. Trato de mostrarlo: > na.omit(datos[, .(FORM, Region, Dependencia = B2a, Criterios = D4_Otros.1)]) FORM Region Dependencia Criterios 1: 44 NEA Provinciales 8 2: 47 NEA Provinciales 8 3: 51 NEA Provinciales 8 4: 52 NEA Provinciales 8 5: 58 NEA Provinciales 8 6: 222 NOA Municipales 11 7: 231...

Hola a todos.Quiero saber si existe una forma mas apropiada para hacer esto:tengo un dataframe de 40 variables y una de ellas es de fechas.lo que quiero es una tabla agregada por suma y como criterio de agrupación esta variable de fecha.en sql sería algo así: select fecha, sum(v1), sum(v2)..., sum(v39)from tablagroup by fecha; mi problema es que las vn pueden ser de dimensión cambiante, es decir,

? stato filtrato un testo allegato il cui set di caratteri non era indicato... Nome: non disponibile URL: <https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/attachments/20080611/2da35c97/attachment.pl>

Hola a todos. ¿Es posible filtrar casos en data.table por más de una categoría al mismo tiempo? Algo así como un IN o similar, dónde IN puede entenderse como "existe en": datos[Provincia IN c("CATAMARCA", "CHACO", "CORRIENTES"), FORM] O sea: una forma abreviada de hacer:

Gracias Carlos. No uso caret, pero lo miraré. Quoting Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es>: > Hola, > > Creo que si utilizas "caret" y en la función "trainControl()" defines "oob" > como criterio de randomización, puedes luego recuperar del objeto del > modelo, las predicciones individuales... > > Saludos, > Carlos Ortega >

Cuando haces... colIniAnalisis <- ncol(p.grupos)+ncol(p.pesos.ord)+2 ...sumas 2 al número de columnas de los dataframes pierdes el tipo "integer" y conviertes "colIniAnalisis" a coma flotante. Cuando construyes el rango ya no tienes enteros y no funciona. En teoría debería, pero no lo hace. Quizá alguien te pueda explicar por qué no funciona... Prueba con

...caso de considerar que el esfuerzo de aprendizaje de S4 pueda valer la pena, aconsejo una visita a esta página Web: http://christophe.genolini.free.fr/. Tener una guía de estilo R puede ser útil siempre que se emplee razonablemente y con un cierto espíritu crítico. Por ejemplo supeditándola a criterios más específicos que hayan funcionado bien dentro de un grupo de trabajo. Me parece interesante tratar el tema e incluso intentar tener una guía de nuestra comunidad, aunque no partiría de la propuesta de Google, mejor sugiero la que os comento más arriba como punto de partida. Saludos cordiales...

...s) ... esta BD esta en formato de SPSS y la importo asi: library(foreign) bdr <- read.spss("CASEN_2013_MN_B_Principal.sav", use.value.labels=FALSE, to.data.frame=TRUE) luego, quiero transformar el DF en un data.tale pues el calculo requiere obtener promedios de acuerdo a ciertos criterios, lo que es muy facil especificar con DT y el calculo es bastante rapido tambien ... pero al tratar de transformar bdr a data.table bdr <- as.data.table(bdr) me transforma las columnas con los datos numericos que debo usar, en characteres, y al tratar de volverlas a datos numericos con as.n...

XD... gajes del oficio. Te lo había dicho Carlos en el mensaje anterior... Un saludo Isidro Hidalgo Arellano Observatorio Regional de Empleo D.G. de Desarrollo de Estrategia Económica y Asuntos Europeos Avenida de Irlanda, 14 Tlf.: 925 28 80 98 ihidalgo en jccm.es Consejería de Empleo y Economía http://www.jccm.es > -----Mensaje original----- > De: Jorge Tornero - Listas