search for: exponencially

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Hola. Tengo un problema con el formato de salida de un objeto "numeric", que los expresa en formato científico o exponencial. > range(total$ImpTotal) [1] 5.66 806907887.10 > Valores <- quantile(total$ImpTotal, c(0, 0.01, 0.02, 0.025, 0.03, 0.05, 0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 0.9, 0.95, 0.96, 0.97, 0.975, 0.98, 0.99), na.rm=TRUE) > class(Valores) [1] "numeric" >

Colegas: Necesito hacer una serie de ajustes de un modelo de decaimiento exponencial a unos datos de concentración de compuestos fluorescentes contra el tiempo. Para la mayoría de los experimentos tengo tres réplicas por cada tiempo, y haciendo los gráficos correspondientes parece haber diferencias muy grandes en la dispersión de los datos, siendo generalmente mas grandes al principio del

Hola, ¿qué tal? Tengo una pregunta de esta

Cordial saludo. Estoy trabajando con una densidad conjunta algo elaborada (suma y cociente de dos variables aleatorias positivas usando la cópula Frank) y requiero encontrar la distribución marginal de cada una de las variables. A manera de ejemplo (no es el caso específico, que tiene mucho más código), si partimos de la distribución exponencial bivariada #----- theta<-0.5

Hola a todos, Soy nuevo en R y estoy intentando modelizar una serie de datos no estacionarios usand la distribucion Generalizada de Valores Extremos GEV. ¿Podriais indicarme como se modeliza una tendencia polinómica (cuadrática, por ejemplo) en alguno de los 3 parámetros (situación, escala o forma)? He encontrado documentación a cerca de modelización linear o exponencial, pero no acabo de

Hi, I'd like to know if there's anything in R that could help me do that. Let's suppose I have a density function of a random variable, for example f(x) = (x^3)/4 0 < x < 2 and I would like to simulate it. For the common distributions (exponencial, gamma, cauchy) there are the r-functions (rgamma, rexp, runif, rcauchy, and so on).. But when the variable I want to simulate is not

Hello, I would like to make a nonlinar fit (exactly the exponencial fit) to the data. But my data set is not ideal at all, so any robust method (such as LTS) would be bettre then LS. Could you advice me, please, if there is any R package or R function which provides the nonlinear robust regression? Thank you Eva Gelnarova

HI Every one Could some one provide me definitions of following bivariate distributions gamma, exponencial, Weibull, half-normal , Rayleigh, Erlang,chi-square thanks A.S. Qureshi

...to plot an upper line wich is 10% higher tan resultc on the first values and then decreasing so that last value will be 0.05. the same in the lower, a line which values are at the beggining a 10% lower and smoothly dreasing values till the last will be 5% lower. Is it posible to make thins bands exponencially with a code? 2017-06-01 20:20 GMT+02:00 Pedro p?ramo <percentil101 at gmail.com>: > Hi all > > I want to add a band of fluctuaci?n (exponential decreading) to a linear > deacrecing values > > Imagine: I have a matrix like c(10,9,8,7,6,5,4,3,2,1) > > The thing is...

Estimados Adjunto en excel el canal endémico de Bortman, se brindan las tasas de cinco aaños anteriores de cualquier enfermedad endémica y no0s alerta si nos alejamos de la media histórica (media geométrica) los intervalos de confianza son con conversión logaritmica. ¿Es posible traducir este excel a R? saludos José -- Este mensaje le ha llegado mediante el servicio de correo electronico que

Hola compañeros de la lista. Tengo el siguiente set de datos: Repeticiones <- c(rep("RI", 14), rep("RII", 14), rep("RIII", 14)) Tiempo <- rep(c(0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 24, 36, 48, 60, 72, 96, 120), 3) Concentracion_celular <- c(0.4862, 0.5375, 0.4309, 0.4390, 0.4603, 0.4733, 0.3936, 0.9085, 0.5838, 0.5477, 0.6331, 0.8693, 1.0092, 0.6341, 0.5350,

Hi all I want to add a band of fluctuaci?n (exponential decreading) to a linear deacrecing values Imagine: I have a matrix like c(10,9,8,7,6,5,4,3,2,1) The thing is I want two new lines so that the m?ximum value of the new colum on the m?ximum is from 10% to 5% higher and the same lower for the m?nimum the final two matix will be something like c(10+0.10*10,9+0.089*9,8+0.075*8.....,1+0.05*1)

Muy buenas, Tengo la siguiente duda/problema, He optimizado con éxito un problema de este tipo: \sum f(x_i) donde f es una curva exponencial (función no lineal) sujeto a: a_i < x_i < b_i y \sum f(x_i) < Presupuesto Vamos, es repartir un presupuesto forzando a que inviertas como poco a_i y como mucho b_i para cada i Esto lo hecho correctamente usando el paquete:

Buenos días, estoy indagando un poco a fondo las series de tiempo y quisiera saber que paquete me recomienda acerca de este tema. Muchas Gracias. Wilme Contreras. [[alternative HTML version deleted]]

Hola a todos: Las versiones oficiales de R no son versiones beta, sino versiones "definitivas" convenientemente testadas. Los paquetes disponibles en el servidor de CRAN están testados contra la versión actual de R. Mantenerse en una versión anticuada normalmente conduce a la pérdida de funcionalidad, errores de dependencias entre versiones de paquetes nuevos etc. En R, actualizar

El problema del módulo es que pierde el signo. En tu caso sale igual porque has invertido el signo del coeficiente en el polinomio (en realidad se me pasó a a mí advertir que el término independiente debe ir con signo negativo): .> polyroot(z=c(0.5,0,0,0,0,1)) [1] 0.7042902+0.5116968i -0.2690149+0.8279428i -0.2690149-0.8279428i [4] 0.7042902-0.5116968i -0.8705506+0.0000000i .> .>

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

Hola, LLevo buscando desde hace tiempo como hacer el Goodness of fit test en R. Es decir, me explico, intento hacer una cosa parecida que se hace en Minitab, por ejemplo, yo tengo un conjunto de datos, y lo que quiero es sabes que tipo de distibución es, en minitab se hace un histograma para ver si se ajusta bien o no a la campana de Gauss, luego vemos si aproximar la distribución de la muestra