search for: densidade

Cordial saludo. Estoy trabajando con una densidad conjunta algo elaborada (suma y cociente de dos variables aleatorias positivas usando la cópula Frank) y requiero encontrar la distribución marginal de cada una de las variables. A manera de ejemplo (no es el caso específico, que tiene mucho más código), si partimos de la distribución exponencial bivariada #----- theta<-0.5

Hola comunidad, tengo el siguiente problema con la funcion stat_density2d (estimacion de densidad 2d.) del paquete ggplot2 stat_density2d (mapping = NULL, data = NULL, geom = "density2d", position = "identity", na.rm = FALSE, contour = TRUE, n = 100, ...) de esta función requiero ver el cálculo númerico de la estimación de la densidad, cuento con el siguiente codigo y

Muchísimas gracias Carlos. La he probado simulando datos con solapamiento conocido y va como un tiro! Saludos Angel Sent from Samsung tabletCarlos Pérez Carmona <carlos.perez@uam.es> wrote:Hola Ángel, Nosotros creamos recientemente una función para calcular el overlap entre distintos caracteres de especies de plantas o animales. La función (trova) puedes encontrarla aquí:

Hola a todos. Estoy interesado en obtener el grado de solapamiento de dos parametros obtenidos a partir de una MCMC. La gente que he consultado realiza inspecciones visuales (graficando ambas funciones de densidad  de los valores obtenidos y viendo si hay mucho o poco solapamiento), pero me gustaría incluirlo en una serie de simulaciones con lo que no podría realizarlas. Conoceia alguna manera

Estimados una consulta me encuentro graficando un histograma cuyos datos no provienen de una distribución clásica como la normal exponenial, poisson, etc, Lo que necesito es colocar una curva no paramétrica que permita evidenciar el ajuste de los datos a esa curva ya que son muchos (alrededor de 80000). Muchas gracias [[alternative HTML version deleted]]

Hola, Sí, aquí tienes la solución: http://stackoverflow.com/questions/3297552/how-to-plot-a-set-of-densities-in-3d-using-r/3297815#3297815 Saludos, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es El 3 de junio de 2013 18:14, Patricio Fuenmayor Viteri < patricio.fuenmayor@outlook.com> escribió: > hola todos > necesito hacer un gráfica de este tipo, alguna idea ??? > > gracias >

Matlab hace ese tipo de gráficos. Y no sé hasta qué punto son o no buenos para representar el fenómeno subyacente. Yo me decantaría por una alternativa al estilo de http://www.bankofengland.co.uk/publications/PublishingImages/inflationreport/cpimktmay13large.gif Un saludo, Carlos J. Gil Bellosta http://www.datanalytics.com El día 3 de junio de 2013 18:14, Patricio Fuenmayor Viteri

Marta, Puedes ver en el código source de ggplot stat_density si es que lo tienes descargado como sorce o puedes ir a GitHub https://github.com/hadley/ggplot2/blob/master/R/stat-density-2d.r y ver como calcula los datos. Por lo que veo usa la función de la librería MASS kde2d, para ver que hace esta escribe kde2d en la consola. Espero te sirva. Daniel El 18 de enero de 2014, 22:35, marta

hola todosnecesito hacer un gráfica de este tipo, alguna idea ??? gracias Patricio F. ------------ próxima parte ------------ Se ha borrado un adjunto en formato HTML... URL: <https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/attachments/20130603/f3fc33e3/attachment-0001.html> ------------ próxima parte ------------ A non-text attachment was scrubbed... Name: densidad.jpg Type: image/jpeg

Estimados amigos y expertos 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

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 tod en s, tengo una duda que se relaciona con alternativas al uso de variables globales. En principio, si se quiere usar un generador de v.a con la librería Runuran sólo se permite definir las funciones de densidad (o el núcleo de las mismas) con funciones con un único argumento en (x). Sin embargo, necesito pasar a las funciones más argumentos que van cambiando en las iteraciones de

Hola Alguien me podría decir como hacer una grafica del tipo persp() de la densidad de una distribucion normal bivariante estandarzada con correlacion 0.5?? gracias [[alternative HTML version deleted]]

Se ha borrado un adjunto en formato HTML... URL: <https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/attachments/20150128/9e23caec/attachment.html>

...of text file? library(MASS) dados<-read.table("inverno.txt",header=FALSE) vento50<-fitdistr(dados[[1]],densfun="weibull") png(filename="invernoRG.png",width=800,height=600) hist(dados[[1]], seq(0, 18, 0.5), prob=TRUE, xlab="Velocidade (m/s)",ylab="Densidade", main="50 m") curve(dweibull(x, shape=0.614, scale=2.435), 0,18,add=T, col='red') dev.off() Best Regards [[alternative HTML version deleted]]

Hola amigos, Supongamos que se quiere ejecutar un modelo no lineal con nls. Pensemos en el ejemplo de la ayuda: DNase1 <- subset(DNase, Run == 1) fm1DNase1 <- nls(density ~ SSlogis(log(conc), Asym, xmid, scal), DNase1) summary(fm1DNase1) Aquí se está modelando la densidad óptica de un ensayo relacionada de forma no lineal (logística) con (el logaritmo) de la concentración de una proteína.

Amigos de la erre. He creado mi primer bucle con for para entrenar unos modelos con GAM. La respuesta es quasipoisson porque estoy trabajando con densidades de peces. Sin embargo, tengo un problema, no se muy bien como añadir el offset a la formula siguiente cuando creo el bucle. GAM.A1 <-gam ((DYO)~s(DMA,k=4)+ s(WOD,k=4)+s(CIN,k=4)+s(DRA,k=4)+s(DBR,k=4) +offset(log(ARE)),family=quasipoisson(link = "log"),data=as.data.frame(cbind(DYO,Con...

...32 loglogistic , AIC = 67987.08 De acuerdo con lo anterior, la distribución que _potencialmente los genera_ es la log-logistica. Haciendo una revisión de los datos y las aplicaciones de esta distribución, encuentro que sería apropiado utilizarla como modelo. En R es posible generar observaciones, densidades, percentiles y algunas otras cantidades para esta distribución utilizando la libreria actuar (ver [2]). Me gustaria saber si alguno de ustedes conoce alguna función (ya implementada en R o que haya escrito y quiera/pueda compartirla) que permita estimar *los parámetros* de la distribución log-log...

Creo 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

Hello, I have this code to plot a certain normal distribution and represent the pnorm value for a certain "x": x<-300 xx <- seq(2.5,7.5, by=0.1) yy <- dnorm(xx,5.01,0.77) d<-signif(pnorm(log(x), 5.01,0.77),4) xpts <- round(exp(0:8)) par(bg = "antiquewhite") plot(xx,yy, type="l", col="blue", lwd=2, xaxt="n",