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Hola, Me he iniciado hace poco en Machine Learning, y tengo una duda sobre mis conjuntos de datos: el primero tiene 37 variables explicativas y 116 instancias, y el segundo, 140 variables explicativas y 195 instancias. El primero lo veo bien, ya que hay 3 veces más casos que variables explicativas, pero creo que el segundo caso puede suponer un problema al haber casi el mismo número de predictores que de casos, verdad? Para "arregl...

Hola, Quiero especificar una ecuación con varias variables explicativas de una manera eficiente sin necesidad de escribir todas y cada una. Tengo un conjunto de variables (junto con otras) dentro de una base de datos que se llaman pot23 pot311 pot312 pot 316 pot317........... pot80. No necesariamente están secuenciadas. Quisiera saber cómo indicar que incluya todas las...

...ido a lo que estás queriendo hacer. > > Saludos, > Carlos Ortega > www.qualityexcellence.es > > El lun., 3 jun. 2019 a las 1:00, Rolando Valdez (<rvaldezr en gmail.com>) > escribió: > >> Hola, >> >> Quiero especificar una ecuación con varias variables explicativas de una >> manera eficiente sin necesidad de escribir todas y cada una. Tengo un >> conjunto de variables (junto con otras) dentro de una base de datos que se >> llaman pot23 pot311 pot312 pot 316 pot317........... pot80. No >> necesariamente están secuenciadas. Quisiera sabe...

Hola a todas, Quiero realizar un subset selection usando el paquete leaps, entre mis variables explicativas tengo rezagos de las mismas, por tanto tienen datos NA. sin embargo, al tratar de realizar cross validation me pide que los datos esten en formato data.frame con lo que me arroja un error al ejecutar el algoritmo. Mi pregunta es cómo puedo forzar en un data.frame en que tengo variables rezagadas...

Buenos días, *Muchas gracias, todas las aportaciones han sido bien útiles.* Las he tenido en cuenta y he pasado los datos con el R, siguiendo el siguiente comando: *modeloRTUN2<-lm(AVE.~ Tariff + d1 + d2 + d3 + d4 + d5 + d6 + d7 + d8 + d9+ d10 + d11+ d12+ d13+ d14+ d15+ d16+ d17+ d18+ d19+ d20 +d21 + Tariff*d1 + Tariff*d2 + Tariff*d10)* *summary(modeloRTUN2)* Siendo: AVE. = Variable

Buenas, una pregunta. Si yo estoy calculando un modelo lineal, el caso más simple, 1 variable respuesta y una variable explicativa y creo un modelo, me da un R2 del 80% y quiero ver como es esa relacion entre las variables, para calcular el error de predicción del modelo, basta con ver el intervalo de confianza del modelo e irme a los extremos? Por si no me he expresado bien, un ejemplo tonto:

Enun ejemplo real estoy viendo como el intervalo de confianza usando lo que me comentas me ha salido mucho más pequeño de lo que la realidad luego refleja. ¿Cómo es esto posible?? Es decir, veo que para valores de 2,70 obtengo una respuesta de entre 2,69 y 2,90 y sin embargo luego en la realidad tengo valores entre 2,20 y 3 Gracias Jesús From: jorgeivanvelez en gmail.com Date: Thu, 21 Apr

Estimada comunidad, tengo unas dudas que son muy básicas creo, pero es mi primera incursión en GLM. Estoy ajustando un modelo binomial a unos datos de germinación. El modelo es muy sencillo, tengo un factor "Condicion" con dos niveles: "a" y "b" (nivel de humedad en suelo). Por otro lado, tengo una variable explicativa "HF" (horas frío=estratificación) que

Is this a bug? seasonal.dummies <- function(x, contr=NULL) { # takes a time series and returns a matrix of seasonal dummies for # x. This is almost cycle(x), we only have to make it into a factor # and add suitable level names. # return a matrix which includes a constant! # level names here assumes frequency is 12! cyc <- factor( cycle(x), labels=c("ene","feb",

Hola Buenas noches   Alguien me podria indicar en que paquete puedo encontras modelos lineales y cuadratico para ajustar una serie de datos   Gracias [[alternative HTML version deleted]]

Hola, Tengo una base de datos con estructura jerárquica en la que quiero clasificar observaciones en distintas categorías. En el caso más simple, tengo una variable con dos categorías (variable Y1) y dentro de cada una de ellas hay otras dos categorías (variable Y2). Además tengo una variable explicativa cuantitativa discreta X. El banco de datos sería de este tipo: X Y1 Y2 5 0 1 9 0 0 2

...todos! perdón por molestarlos nuevamente con los contrastes, pero estoy trantando de entender que es lo que está haciendo R y de donde vienen los valores que informa pero  no lo logro. Creí haberlo entendido pero a la hora de usar mis datos los resultados no dan como deberían. Tengo dos variables explicativas que son factores con 3 niveles cada uno. Esta es la tabla de medias de la variable respuesta (LD) para cada combianción de los dos factores. > tapply(rec$LD,list(rec$Modelo,rec$Periodo),mean)            1                2            3 Z  250.6250     277.5     329.7143 T  364.2857       86....

Buenas tardes, ¿Cómo interpretarías el intercepto que da R en un modelo de ceros inflados? Por un lado en la parte de conteo tengo un intercepto de -4.2 y en la parte de ceros de 102, ambos salen significativos (***). ¿Qué me dirían? Gracias

Buenos días, *Muchas gracias, todas las aportaciones han sido bien útiles.* Las he tenido en cuenta y he pasado los datos con el R, siguiendo el siguiente comando: *modeloRTUN2<-lm(AVE.~ Tariff + d1 + d2 + d3 + d4 + d5 + d6 + d7 + d8 + d9+ d10 + d11+ d12+ d13+ d14+ d15+ d16+ d17+ d18+ d19+ d20 +d21 + Tariff*d1 + Tariff*d2 + Tariff*d10)* *summary(modeloRTUN2)* Siendo: AVE. = Variable

Saludos, tengo una base de datos con tres variables: especie, tratamiento y abundancia. Quiero hacer comparaciones múltiples con Tukey. Ya había usado el comando TukeyHSD(aov(x~y)). La cuestión esque ahora tengo varios niveles del factor especie y varios niveles del factor tratamiento. Si hago TukeyHSD(aov(abundancia~especie:tratamiento)) me salen todas las comparaciones posibles, pero yo sólo

OK, para arboles no, pero para otro tipo de modelos como un modelo lineal si no? O para uqe tipo de modelos tengo que normalizar los datos??? ________________________________ De: Manuel Spínola <mspinola10 en gmail.com> Enviado: viernes, 17 de febrero de 2017 19:06 Para: Jesús Para Fernández Cc: r-help-es en r-project.org Asunto: Re: [R-es] Modelos con datos normalizaddos Hola Jesús, No

Hola, Estoy tratando de calcular el poder estadistico de un GLM en R, programas estadisticos como SPSS lo puede calcular pero no eh encotrado nada sobre R. Alguien tiene alguna idea o sabe de literatura donde pueda encontrar ayuda? Luego tengo otra pregunta mas bien teorica sobre la funcion offset utilizada en negative poisson, por lo que eh entendido esta funcion posibilita trabajar con

...------- > From: jorgeivanvelez@gmail.com > Date: Tue, 11 Jun 2013 18:40:03 +1000 > Subject: Re: [R-es] calculo de poder estadistico en glm > To: matutetote@hotmail.com > CC: r-help-es@r-project.org > > > Hola Matias, > > Que tipo de GLM estas usando? Cuantas variables explicativas? Que tamaño > de efecto te interesa detectar? > > Una forma de realizar el analisis de potencia es via simulacion. Dale una > mirada a > http://r.789695.n4.nabble.com/a-priori-power-analysis-for-glm-family-poisson-td4659163.htmly en especial a la referencia que alli aparece. El pa...

El 24/01/16 a las 16:29, Fernando Sánchez Lasheras escribió: > Hola José, > > Efectivamente le mensaje me lo enviaste a mí, pero yo al contestar lo mandé > a la lista. > > Los grupos son tratamientos distintos. Es decir, se estudia a una serie de > personas a las que se les aplican tres tratamientos distintos (A, B y C) > durante el mismo tiempo y vemos el número de eventos

...t; Date: Tue, 11 Jun 2013 18:40:03 +1000 > > Subject: Re: [R-es] calculo de poder estadistico en glm > > To: matutetote en hotmail.com > > CC: r-help-es en r-project.org > > > > > > Hola Matias, > > > > Que tipo de GLM estas usando? Cuantas variables explicativas? Que tamaño > > de efecto te interesa detectar? > > > > Una forma de realizar el analisis de potencia es via simulacion. Dale una > > mirada a > > http://r.789695.n4.nabble.com/a-priori-power-analysis-for-glm-family-poisson-td4659163.htmly > > en especial a la...