search for: efecto

Queridos R-users: Tengo una duda que hace mucho tiempo que estoy intentando resolver, os explico a modo de ejemplo: Tengo estos efectos: Año(5 niveles),Localidad (10 niveles) y genotipo (3 niveles), año y localidad son aleatorios y genotipo es fijo (los he escogido yo). Me gustaría hacer obtener una tabla parecida a la Tabla Anova donde aparezca cada factor y sus interacciones y finalmente hacer un comparación de medias...

Buenas a todos, acá estoy yo de nuevo con problemas de loops. Tengo el siguiente problema: un vector de datos (y) y una serie de efectos. El loop lo que intenta es evaluar el R² de modelos incrementando por vuelta una variable efecto. Seria algo así: for(i in 1:x) { modelo=lm(y~efectos[,1:i]) ... codigo para guardar R² y otros por cada vuelta... } apply() puede ir columna a columna pero no sé como hacer para que me vaya "...

...cal Software 23(7)). El modelo que intento correr es: m1<-gamlss(Teleosteos ~ cs(LT_max)+random(Familia/Genero,lambda=T),family=BEINF, data = datos) donde LT_max es la talla máxima de especies de peces y la variable respuesta es la proporción del consumo de peces teleósteos de cada especie. El efecto aleatorio es anidado de géneros y familias taxonómicas de especies (género dentro de familia). El problema que tengo es que los gamlss no toman el efecto aleatorio como random(Familia/Genero) o (1|Familia/Genero), sino como: m2<-gamlss(Teleosteos ~ cs(LT_max)+ random(Familia,lambda=T)+random(Fa...

...uería probar con apply o en este caso sapply, muchas gracias! Saludos!! F Macedo El 03/07/15 a las 23:09, Jorge I Velez escribió: > Hola Fernando, > > Podrias considerar las siguientes opciones: > > R2 <- vector("list", x) > for(i in 1:x){ > modelo <- lm(y ~ efectos[, 1:i]) > R2[[i]] <- summary(modelo)$r.squared > } > R2 > > ? opt2 <- sapply(1:x, ?function(i){ > modelo <- lm(y ~ efectos[, 1:i]) > summary(modelo)$r.squared > }) > opt2 > > Para mas información revisa ?sapply, ?lapply y ?lm. En caso de que > n...

...Estimados muy buenas quería hacerles unas consulta: Estoy trabajando en mi tesis sobre mejoramiento animal y mi objetivo es evaluar la habilidad predictiva de modelos estadísticos mediante validación cruzada. Pero antes la intención es dividir mi base de datos en 3 partes y quisiera que todos los efectos incluidos en el estudio y cada uno de sus niveles, estén lo más equitativamente representados en los tres subconjuntos. Mis efectos son año (32 niveles), sexo (3 niveles), edad (2 niveles) y efecto genético animal (5561 niveles). ¿Existe alguna forma de realizar una partición al azar de mi b...

...>> >> F Macedo >> >> El 03/07/15 a las 23:09, Jorge I Velez escribió: >> >> Hola Fernando, >> >> Podrias considerar las siguientes opciones: >> >> R2 <- vector("list", x) >> for(i in 1:x){ >> modelo <- lm(y ~ efectos[, 1:i]) >> R2[[i]] <- summary(modelo)$r.squared >> } >> R2 >> >> ? opt2 <- sapply(1:x, ?function(i){ >> modelo <- lm(y ~ efectos[, 1:i]) >> summary(modelo)$r.squared >> }) >> opt2 >> >> Para mas información revisa...

...esi?n global y disposici?n a pagar puntuando cada variable dependiente seg?n una escala cuasisim?trica. del 1 al 7. 5) Esperamos un tama?o peque?o mediano, el nivel de significancia se fija en 5%, la potencia se fija en 0,8 Las preguntas de investigaci?n ser?an: ?hay diferencias entre los quesos (efecto principal)? , ?hay diferencias entre las rondas de evaluaci?n (efecto principal)? y por ?ltimo ?las diferencias entre los quesos dependen de la ronda de evaluaci?n (efecto interacci?n))? El test realizado es : wp.rmanova(ng = 2, nm = 3, f = 0.25, nscor = 1, alpha = + 0.05, power =0.8, type =...

Hola a todos, Tengo algunas dudas sobre como introducir en un modelo lineal factores con efectos fijos y aleatorios. Mi diseño es el siguiente: Factores Line: 40 líneas de trigo (Fijo) Rep: 3 Bloques (Aleatorio) Year: 2 Años (Aleatorio) Variable dependiente alpha.ug.mg Nota: Adjunto tabla de datos Dentro del diseño, 'Rep' y 'Year' se considera de efectos aleatorios...

Alguien tiene experiencia en escribir una pdMat. Para aquellos que no lo recuerden son las matrices de covarianzas de los efectos aleatorios que ajusta la función lme de la librería nlme Estas matrices tiene especial importancia en aplicaciones de genética de poblaciones y en particular en mapeo de asociación. Pinheiro y Bates dicen que el usuario puede crear sus propias pdMat y sugiere como ejemplo ver una pdDiag, pero cuan...

...iscs_a + (sau_com | cod_com) , data=datos.agr) El modelo ajusta y puedo obtener los coeficientes con fixef(mod.ingr) y ranef(mod.ingr) , pero si quiero obtener los coeficientes para cada una de las comarcas con coef(mod.ingr) me dice qeu no puede alinearlos. Si incluyo sau_com en la parte de efectos fijos, el modelo tb ajusta y esta vez si puedo obtener los coeficientes con coef(mod.ingr2) mod.ingr.2 <- lmer(ingre_6 ~ iscs_a + sau_com + (sau_com | cod_com) , data=datos.agr) En la bibliografía y ejemplos que he consultado siempre aparece de la segunda forma. ¿Hay que ponerlo siempre as...

...roduced 2: In pf(q, df1, df2, lower.tail, log.p) : NaNs produced 3: In pf(q, df1, df2, lower.tail, log.p) : NaNs produced Y hasta aquí llegue. Veo que algo está mal con la distribución de los grados de libertad, ¿Qué es lo que tendría que odificar para resolver el problema? ¿Están mal elegidos los efectos aleatorios? ¿Tendría que usar otra formulación del modelo u otro modelo? Muchas gracias a todos Saludos Santiago -- Santiago. L. Poggio Ing. Agr., Dr. CONICET - Cátedra de Producción Vegetal Departamento de Producción Vegetal Facultad de Agronomía Universidad de Buenos Aires Av. San Martín 445...

Estimados quería realizarles la siguiente consulta: 1) ¿es posible dentro de un modelo con enfoque bayesiano, anidar un efecto con distribución multivariada ("aleatorio" en términos frecuentistas) sobre un factor de distribución no multivariada (fijo en términos frecuentistas) en R? . Trabajo sobre datos de competencia en enduro y dispongo de una variable Año (33 niveles) y una variable Reglamento (3 niveles) y...

...se pica os la pongo a continuación. Dos tratamientos C y H. Se aplican a una serie de especies (p.e. 10) Se observa la respuesta de las especies a cada tratamiento. Para cada especie tendremos varios valores (20) para C y varios valores (20) para H. Hacemos un modelo lineal en el que se prueba el efecto del tratamiento teniendo en cuenta las especies como un factor aleatorio: NO me interesa comparar entre especies, solo avisar al modelo que debido a que son especies diferentes habrán diferencias. Después, independientemente del test anterior, hacemos para cada especie el test para evaluar el...

...diadas son Producción neta, Peso de 100 semillas y Proteína. Tercero: Observo los mismos genotipos (G) en varios años (A) en las misma localidades (L). La especie es Phaseolus vulgaris L., en forma de judía seca, por lo que cada año se planta y se recolecta. Con el lme no ser introducir dos efectos aleatorios, ni su interacción; y en el caso de que no exista significación en ninguna interacción con G, como podría hacer la comparación múltiple de medias. Muchas gracias de nuevo y gracias por el comentario Olivier Nuñez. Marçal Plans -- UPC-ESAB. Campus del Baix Llobregat . Edifici D4...

Hola buenas tras meses investigando como hacer anovas para factores con efectos fijos y efectos aleatorios, he encontrado una serie de funciones que satisfacen mis pretensiones y creo correctas en cierta medida. Me gustaría compartirlas con vosotros con doble intención, la primera es compartirla para que si otro se encuentra en esta situación que tenga el trabajo hecho y la s...

Buenas. Abajo pongo la salida de un modelo de cox , dónde he estratificado por una variable de país (Countryb) y por otra (Q6). Además hay interacción entre la variable mobilityPDurG2 (es una variable 0,1, y 0 es la categoría de referencia) país. La categoría de referencia para país es "united kingdom". Mi duda surge si quiero calcular el hazard ratio para los que tienen un 1

Hola. Hay alguna función que haga un Friedman test (digamos 4 tratamientos o tiempos relacionados/dependientes) y que después haga una comparación de un tratamiento contra el resto, digamos el primero, como un contratase simple, o un Dunnett? o simplemente ¿como hago un Dunnett para unos tratamientos relacionados? -- Antonio M [[alternative HTML version deleted]]

...3+ d14+ d15+ d16+ d17+ d18+ d19+ d20 +d21 + Tariff*d1 + Tariff*d2 + Tariff*d10)* *summary(modeloRTUN2)* Siendo: AVE. = Variable dependiente (explicada) Tariff = Variable dependiente (explicativa) d1.....d22= los diferentes productos (dimensión producto: para comprobar si el tipo producto tiene efecto sobre AVE.) Tariff * d1 = efecto fijo del producto y tariff En resumen me gustaría comprobar si existe trade off entre las dos variables NTM y Tariff y conocer que productos son significativos (conocer que productos tienen presentan mas protección en frontera). Me surge ahora otra duda ...que dif...

...uación. > > Dos tratamientos C y H. > Se aplican a una serie de especies (p.e. 10) > Se observa la respuesta de las especies a cada tratamiento. Para cada > especie tendremos varios valores (20) para C y varios valores (20) para H. > Hacemos un modelo lineal en el que se prueba el efecto del tratamiento > teniendo en cuenta las especies como un factor aleatorio: NO me interesa > comparar entre especies, solo avisar al modelo que debido a que son > especies diferentes habrán diferencias. > > Después, independientemente del test anterior, hacemos para cada especie >...

Hola Estoy tratando de correr un survival analysis usando un Cox regression model. Tengo una duda respecto a la organizacion del script. Tengo una variable que es -tamano del individuo- y quiero ver si hay diferencia en sobrevivencia respecto a tamano. Como diseno de campo los tamanos fueron ubicados de forma aleatoria en bloques al azar. Cuado planteo el script tengo algo como: