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...ero que estén muy bien. Le he dado muchas vueltas a este asunto pero ggplot lleva ganada la batalla. Les consulto. Tengo un conjunto de datos longitudinales y se hicieron varios ajustes sobre ellos. Ahora, intento colocar las predicciones sobre el mismo gráfico con el código adjunto. Mi problema exacto es que quisiera que la leyenda, además del tipo de línea, pudiera mostrar el color de la línea. En este momento, solo los individuos tienen líneas grises continuas, sin embargo la leyenda solo muestra la línea continua, y negra. ¿Alguien podría ayudarme? ¡Gracias! -- «Pídeles sus títulos a los...

...y no logro estar seguro de su funcionamiento. Digamos que tengo una serie mensual con 30 años de datos, es decir 360 registros, uno por cada mes. Yo quisiera hacer y comparar distintos suavizados, por ejemplo, "agrupando" de a 6, 12, 24 y 60 meses (perdón pero no sé cuál sería el término exacto en lugar de agrupar). Las dudas que me surgen son: 1- ¿el número que le asigno a 'nknots' divide a la serie en partes iguales?...yo creo que sí, pero no estoy seguro 2- ¿nknots es el número de puntos internos? ¿sin considerar los extremos? 3- si es así, y considerando que tengo 360 datos, s...

...nto pero ggplot lleva ganada la >> batalla. >> >> Les consulto. Tengo un conjunto de datos longitudinales y se hicieron >> varios ajustes sobre ellos. >> >> Ahora, intento colocar las predicciones sobre el mismo gráfico con el >> código adjunto. Mi problema exacto es que quisiera que la leyenda, además >> del tipo de línea, pudiera mostrar el color de la línea. En este momento, >> solo los individuos tienen líneas grises continuas, sin embargo la leyenda >> solo muestra la línea continua, y negra. >> >> ¿Alguien podría ayudarme?...

Hola Marta, Si el código exacto que utilizaste es el que has compartido, hay un error... Te falta cerrar un corchete. Y he incluido un detalle para que los ficheros tengan como nombre los años... ?#--------------------------? ??filename<-"test1.csv" DBa<-read.csv(filename,sep="*;*" ,header=TRUE) anios&l...

...11000. Es en este punto donde R me da el mensaje de error. Después me gustaría ejecutar la función "agnes" del paquete "cluster" o la función "hclust" del paquete "stats" sobre dicha matriz de disimilitud, y supongo que tendré un problema similar. El código exacto que he usado es:library(betapart)data_base # Base de datos de 6000 columnas x 11000 filasdistance <- beta.pair (data_base, index.family="sorensen") # Calculo de la matriz de disimilitud beta_similarity <- distance$beta.sim # Selecciono el tipo de medida que quiero library(cluster)U...

...E)+(1|PADRE)+(1|FAMILIA), data=datosF) El modelo anterior me permite correr el efecto aleatorio de padre y madre por separado, considerando que cada uno corresponde a una columna de mi base de datos, pero mi intención es superponer estas matrices o sumarlas (si es que no estoy errado en el término exacto) y correrlas como un efecto aleatorio único. La matriz en vez de asociar a un padre y una madre por separado considerarlos conjuntamente, tras sumar las matrices. 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 Manualmente lo podría realizar, pero la idea es integrarlo en la función, pre-ajuste de alg...

....r-bloggers.com/build-your-own-neural-network-classifier-in-r/ http://www.r-bloggers.com/classification-using-neural-net-in-r/ Básicamente se puede calcular un valor, por ejemplo doblar 2,4 grados a la derecha, luego 1 grado a la izquierda, y de esa forma conducir un auto, donde no importa el valor exacto porque siempre se puede corregir (muchas actualizaciones producen el resultado). Otros casos donde se realiza la predicción, como las redes neuronales solo tienen números, la configuración (normalización) para categorías puede ser (0,0,0), (0,1,0), (1,0,0), (1,1,1), donde el significado no normaliz...

Hola a todos, Necesito crear una variable que sólo coja los valores positivos de otra, y que los negativos o 0 los rellene con 0. Sin embargo, me está dando este error con el código que estoy metiendo: > Datos$variable.nueva<-Datos$variable.antigua[Datos$variable.antigua>0] Error in `$<-.data.frame`(`*tmp*`, Evolution.Bestselling.Positive, value = c(0.00572935181893588, :

...nsaje de >> error. >> Después me gustaría ejecutar la función "agnes" del paquete "cluster" o la >> función "hclust" del paquete "stats" sobre dicha matriz de disimilitud, y >> supongo que tendré un problema similar. >> El código exacto que he usado es:library(betapart)data_base # Base de >> datos de 6000 columnas x 11000 filasdistance <- beta.pair (data_base, >> index.family="sorensen") # Calculo de la matriz de disimilitud >> beta_similarity <- distance$beta.sim # Selecciono el tipo de medida qu...

...-neural-network-classifier-in-r/ > > http://www.r-bloggers.com/classification-using-neural-net-in-r/ > > Básicamente se puede calcular un valor, por ejemplo doblar 2,4 grados a la > derecha, luego 1 grado a la izquierda, y de esa forma conducir un auto, > donde no importa el valor exacto porque siempre se puede corregir (muchas > actualizaciones producen el resultado). > > Otros casos donde se realiza la predicción, como las redes neuronales solo > tienen números, la configuración (normalización) para categorías puede ser > (0,0,0), (0,1,0), (1,0,0), (1,1,1), donde e...

Algo asi? l <- list()l$nombre <- "Ana"l$apellido <- "Pérez"parametro <- "nombre"paste(l[ parametro][[1]], 'OnValidate', sep='')[1] "AnaOnValidate"l[ parametro][[1]][1] "Ana"x <- 1:5AnaOnValidate <- function(x) print(x)if (exists(paste(l[ parametro][[1]], 'OnValidate', sep=''))) do.call(paste(l[

...me gustaría ejecutar la función "agnes" del paquete "cluster" o >>>> la >>>> función "hclust" del paquete "stats" sobre dicha matriz de disimilitud, y >>>> supongo que tendré un problema similar. >>>> El código exacto que he usado es:library(betapart)data_base # Base de >>>> datos de 6000 columnas x 11000 filasdistance <- beta.pair (data_base, >>>> index.family="sorensen") # Calculo de la matriz de disimilitud >>>> beta_similarity <- distance$beta.sim # Selecci...

Hola a todos, Escribo debido a una duda en la aplicacion de la funcion seq en cada uno de los "n" componentes de un vector "x". Hasta donde yo se, dicha funcion no permite el uso de vectores. En consecuencia, y como primera aproximacion a lo que deseo hacer, he construido un bucle  que retorne una lista de "n" vectores (de distinta longitud), donde cada uno de estos

..."cluster" o > >>>>> la > >>>>> función "hclust" del paquete "stats" sobre dicha matriz de > >>>>> disimilitud, y > >>>>> supongo que tendré un problema similar. > >>>>> El código exacto que he usado es:library(betapart)data_base # Base de > >>>>> datos de 6000 columnas x 11000 filasdistance <- beta.pair (data_base, > >>>>> index.family="sorensen") # Calculo de la matriz de disimilitud > >>>>> beta_similarity <-...

Hola Olivier, Adjunto los datos. Manuel El 31 de octubre de 2016, 3:29, Olivier Nuñez <onunez en unex.es> escribió: > Manuel, > > no estoy seguro de entender el diseño. > Cada parcela recibe los 4 tratamientos (un tratamiento por subparcela de > una misma parcela)? > Las "ocasiones" (supongo que instantes) son los mismos para cada > parcela*tratamiento?

Otra manera sería usar la función split. Que devuelve una lista de data.frame. Para expotar luego cada elemento puedes usar lapply, ejemplo: data(iris) lista<-split(iris,iris$Species) lapply(names(lista),function(x) write.table(x = lista[[x]],file = paste0(x,".txt")) ) Saludos El 11 de septiembre de 2014, 14:44, Isidro Hidalgo <ihidalgo en jccm.es> escribió: > ¿En qué

Estimadísimo Carlos: Muchísimas gracias por responderme y hacerlo tan rápido. Contemplé esa posibilidad, es decir, que el hiperparámetro estuviera suponiendo un problema, y probé de esta forma: > learner <- lrn("classif.ranger", num.trees = 5, mtry = NULL) Error: Element with key 'classif.ranger' not found in DictionaryLearner!

Estimado José, por lo que estuve mirando aqui https://en.wikipedia.org/wiki/Wilcoxon_signed-rank_test, en ?wilcox.test y en libros de papel ... los datos deben cumplir ciertas condiciones, quiza la mas restrictiva es que sean pareados ... si no lo son, quiza esta variante del test es mas apropiada: https://en.wikipedia.org/wiki/Mann-Whitney-Wilcoxon_test la que en R se aplica usando el mismo

Queridos, Me apunté a esta lista de correo con el objetivo de avanzar en mi proceso de aprendizaje con R y R-Commander. Mis limitados conocimientos me hacen ver que este no es el foro que necesito, su nivel es demasiado avanzado para mí. Si me podeis orientar para estar en el foro adecuado que sería tener oportunidad de comentar problemas de los primeros pasos con R y R-Commander os lo