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Hola, Tengo el siguiente DATA FRAME DNI JURISDICCION DISPOSITIVO NOMBRE APELLIDO 1 Bs As 2 Bs As 3 Bs As 4 Entre Ríos 5 Entre Ríos 6 Entre Ríos Quiero contar DNI por Jurisdicción, quedando una tabla que sea: DNI JURISDICCION 3 Bs As 3 Entre Ríos Tanto DNI como Jurisdicción son factores. Muchas gracias. Saludos, Juan.

Buenas tardes: A la hora de hacer unos graficos en el eje de las X tengo fechas en formato ad.Date (''aaa-mm-dd'', por ejemplo 2011-25-07) y el problema es que no me las considera como tales, sino como factores, y no tiene en cuenta la diferencia entre fechas a la hora de separar las barras entre si (por ejemplo, la distancia entre el 6 de julio y el 8 de julio es la misma que la

Muchas gracias por la respuesta pero me da NA. ?Qu? puede ocurrir? Un saludo El 22/10/2018 a las 20:12, Jes?s Para Fern?ndez escribi?: > Puedes hacerlo pasando tus datos a data.frame > > library(data.table) > datos <- data.table(datos) > datos[Fecha >= '2016-12-21' & Fecha <= '2016-12-28',.(rating.sem = > mean(Rating)),by=Id.producto] > > Un

Necesito algo de programación básica para resolver un problema, un inconveniente es que intente "if", cuándo se lo aplico digamos a x <- 5 no hay drama, pero si es a leche$litros me dice que solo se toma el primer elemento. Como pueden ver estoy re perdido. Mi problema: los datos están en un data.frame como el siguiente animal inicio fin control idlactancias

Buenas, Tengo un dataframe con 64.000 observaciones llamado Datos y las variables "Id.Producto","Fecha"y "Rating" . La variable fecha tiene el formato: 2016-12-28 (ymd). Quiero crear la variable: "Rating.Semanal" - Esta variable tiene que ser la media agregada por "Id.Producto" de la variable "Rating", solo teniendo en cuenta

Muy buenas, quiero calcular correlaciones de Pearson entre dos variables (a,b) teniendo en cuenta una tercera (c). Para ello estoy usando una función llamada "pcor.test" (http://www.yilab.gatech.edu/pcor.html), que en realidad no está en ningún paquete de R, que yo sepa. ¿Alguien conoce una función similar en alguna librería de R? Por otro lado, para ver si me cuadraban los resultados,

Hola. Pues eso, que no sé cual es la diferencia entre asignar con <- o con <<- , ¿la hay? Saludos

Dispongo de un experimento en el que cinco tratamientos ha sido aplicados a cinco grupos de voluntarios. En cada grupo había tres personas y a cada persona se le tomaron 3 medidas, En total dispongo de 45 medidas, pero evidentemente no son independientes entre sí. Si no tomo en cuenta que las medidas de la misma persona son más parecidas entre sí (bloques anidados) estaría incurriendo en

Buenos días No sé qué es lo que estoy haciendo mal al aplicar la función recode. Escribo: personas_LR2 <-recode(personas_LR$edad, '0:15="Menores de 16 años"; 16:44="Entre 16 y 44 años"; 45:64="Entre 45 y 64 años";>=65"65 y más años";', as.factor.result=TRUE) y me da el siguiente error: Error en parse(text = strsplit(term,

Bonjour, J'ai un petit souci avec mon petit couple rsync over ssh. Quand je fais un rsync d'une machine, et que celle-ci dispose d'une messagerie de type vpopmail, le backup m'indique ? la fin que certains fichiers n'ont pu ?tre transf?r?s. Ceci est du au fait que sachant que les services POP/SMTP sont actif, des fichiers ont ?t? supprim?s entre le temps ou la liste des

Hola a todos: Yo pensaba que la diferencia entre contour y filled.contour radicaba, simplemente, en que la segunda pintaba con colores los espacios entre las curvas de nivel, pero haciendo lo de abajo aparecen diferencias require(gplots) celdas <- 5 m <- matrix(10,celdas,celdas) m[3,3] <- 20 m[2,2] <- 20 m[1,] <- m[celdas,] <- m[,celdas] <- m[,1] <- 20 image(m,asp=1)

Hola a tod en s, queremos hacer una comparación entre dos lugares muy alejados entre sí en relación a la temperatura de cada sitio usando medias horarias de un período determinado. Sólo hay medidas de un sensor en cada sitio y queremos saber si las diferencias son significativas o no entre sitios/curvas. Hemos usado un test de Mann?Whitney U con la función wilcox.test (paired=F) ya que los

Estimados miembros de la lista. Estoy usando 2 funciones del paquete vcd y obtengo resultados que parecen discrepar entre ambas funciones. > dput(peces) c(26L, 63L, 1L, 21L, 20L, 50L, 0L, 104L, 19L, 0L, 8L, 32L, 0L, 24L, 5L, 2L, 0L, 36L, 0L, 5L, 27L, 1L, 13L, 24L, 15L, 25L, 23L, 5L, 37L, 26L, 29L, 14L, 15L) La función Ord_plot me dice que la mejor distribución para los datos es binomial

Hola, Aquí tienes una explicación con un ejemplo: http://stackoverflow.com/questions/10904124/global-and-local-variables-in-r Saludos, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es El 14 de noviembre de 2013 16:58, Jose Luis Cañadas Reche < canadasreche@gmail.com> escribió: > Hola. > > Pues eso, que no sé cual es la diferencia entre asignar con <- o con <<- , > ¿la hay?

Hola a todos, tengo unos datos clasificados, es decir un factor con etiquetas de 1 a 14 y quiero comprobar las coincidencias con un test (también otro factor). Lo que me interesa obtener más que la matriz de confusión o el indice kappa, es otro factor con las coincidencias entre ambos factores (clasificación y test). Es decir 1 si coinciden las etiquetas y 0 si no coinciden, Supongo que para

Hola Marcos. Yo probaría algo del estilo a esto.... Intersecc<-v1[v1%in%v2] Un saludo, _____________________________ Miguel Ángel Rodríguez Muíños Dirección Xeral de Innovación e Xestión da Saúde Pública Consellería de Sanidade Xunta de Galicia http://dxsp.sergas.es -----Mensaje original----- De: r-help-es-bounces en r-project.org [mailto:r-help-es-bounces en r-project.org] En nombre

H ola Argel, Muchisimas gracias por los datos y el codigo! ;-) Una forma es hacer bootstrap. En http://www.mayin.org/ajayshah/KB/R/documents/boot.html hay una corta introduccion. Seria algo similar a lo siguiente: d <- LD50.1 - LD50.2 # diferencia real d #p = 0.5: #37.31248 # ------------ # bootstrap # ------------ B <- 1000 # numero de muestras bootstrap d.sample <-

Perdón, volviéndolo a leer creo que lo he entendido mejor. En lugar de calcular la distancia a 20, calculala a tus limites exteriores. poniendo cero directamente los que sean mayores. Asi, miramos por cada punto que limite exterior le queda mas cercano (5 o 35). Si es inferior a 5 o superior a 35 ponemos cero directamente, en cualquier otro caso la distancia al punto que de los do este más próximo

Hola, Partiendo de un data frame con 2 variables de fecha (inicio y fin): df <- data.frame(inicio = c(as.Date("2016-01-01"), as.Date("2016-02-14")), fin = c(as.Date("2016-02-01"), as.Date("2016-02-29"))) Necesitaría crear 12 nuevas columnas adicionales, una