search for: dividida

Saludos compañeros/as. Consideren una matriz de n columnas y n filas. Quiero distribuir aleatoriamente 6 números predefinidos (11,12,13,21,22,23,31,32,33,41,42,43), con una probabilidad de aparición de cada número que será igual a la frecuencia de ese número dividida por la frecuencia total de todos los números. Soy incapaz de resolver el problema: con la función rbinom sólo puedo generar dos números... Les agradezco enormemente su atención. Gracias, -- *Carlos Hernández-Castellano?, CREAF-UAB?* [[alternative HTML version deleted]]

Hola quisiera saber como parameterizar el siguiente diseño con lme4. Tengo 4 tratamientos, con 4 parcelas cada uno, divididas a su vez en 4 subparcelas, y se han tomado 5 medidas repetidas (5 ocasiones) y se quiere ver el cambio en la variable respuesta producido por los tratamientos a través de las 5 ocasiones. Mi intento con lmer es el siguiente: mod <- lmer(variable respuesta ~ ocasión * tratamiento + (ocasión |...

Hola, soy María, Estoy realizando un trabajo de control de calidad usando en R diferentes tipos de "Control charts", desde el tipo xbar.one, u, p, c,...Y al validar el cálculo de los estadísticos media y desviación típica de mis "Control Charts" en Excel, e investigando, me he dado cuenta de que R calcula las desviaciones de distinto modo según sea el tipo de control chart;

...gmail.com> > Para: "R" <r-help-es en r-project.org> > Enviados: Sábado, 29 de Octubre 2016 14:56:02 > Asunto: [R-es] Modelo mixto en R > > Hola quisiera saber como parameterizar el siguiente diseño con lme4. > > Tengo 4 tratamientos, con 4 parcelas cada uno, divididas a su vez en 4 > subparcelas, y se han tomado 5 medidas repetidas (5 ocasiones) y se quiere > ver el cambio en la variable respuesta producido por los tratamientos a > través de las 5 ocasiones. > > Mi intento con lmer es el siguiente: > > mod <- lmer(variable respuesta ~ oc...

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...ática...). > > Si no entiendo mal, en el segundo caso trabajas con medias de una > distribución lognormal agrupada. Simplemente hacer notar que la > distribución teórica de estas medias no es lognormal y la varianza no > coincide con la de la distribución original (es la original dividida por el > tamaño de las submuestras = n/nbucket). > > En cuanto al test KS, ten en cuenta que lo que hace es comparar > funciones de distribución empíricas: > # La de los datos originales: > curve(ecdf(sample)(x), type="s") > # Esta se parece mucho a la teórica co...

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