search for: fecundity

Hi, I am performing a repeated measures 2-way ANOVA to assess the influence of plant and leaf on aphid fecundity. Fecundity is measured for each aphid on a single leaf. Here is what I typed. wingless <- reshape(Wingless, varying = list(c("d0","d1","d2","d3","d4","d5","d6","d7","d8","d...

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

...although I have read some good examples (Extending the Linear Model with R, Faraway 2005; and the R book, Crawley 2007), I am still not sure of the syntax to test my hypothesis. Thanks in advance for reading me. Briefly, I describe the data and the situation: I want to describe the age-specific fecundity of the ith individual from the jth replicate (or line) from the kth strain. Variables: Categorical factors: A[a] = Age (1,2,3 n=8) #Because the fecundity is not linear, I decided to include it in the model as a factor s[k] =strain (A and B, n=2) # for the moment two, but it?s likely to increase...

Hi, I need to analyze the influences of several factors on a variable that is a measure of fecundity, consisting of 73 observations ranging from 0 to 5. The variable is continuous and highly positive skewed, none of the typical transformations was able to normalize the data. Thus, I was thinking in analyzing these data using a generalized linear model where I can specify a distribution other than...

Estimado Matias, Reenvio a la lista. Es tarde aqui y hay que descansar. Quizas alguien en otra parte del mundo pueda darte una mano. En unas horas te envio mi opinion. Saludos, Jorge.- 2013/6/11 Matias Ledesma <> > Hola Jorge, > > Muchas gracias por las referencias, ya consegui el libro asi que me voy > aponer a leerlo aver si encuentro una solucion. > > La data

Estimado Javier, Gracias por tus comentarios. Si, puede ser que me haya expresado en forma incorrecta. Mi idea fue tratar de ser lo mas conciso posible y limitarme al problema estadistico que tengo, por lo cual obvie mucha informacion. La data proviene de un monitoreo que se hace en el Mar Baltico anulamente hace mas de 20 años, debido a que la poblacion a decendido drasticamente en los

e1 <- function(x,b,t){ d<-(x)*(b^t) plot(d) } e1(2, 2,seq(from=0, to=6, by=1)) Is there a way to do this with a change in time. I would like to use differential equations. I am trying to model a population with an initial value, fecundity per time step, and a death rate. The above simply shows an exponential growth rate. I would like to model species response like the famous exponential growth rate leveling off at a carrying capacity with all of the three input variables being on a slider from TeachingDemos package population# = (...

Estimado Matías Ledesma Leí en la lista lo que usted desea realizar, en la misma expresa: La idea del estudio es mostrar un valor medio con un intervalo de confianza por estación de la frecuencia de malformaciones por individuo. Creo que se expreso en forma incorrecta, yo no se cuál es su estudio, yo no soy estadístico, soy veterinario, pero lo que usted expresa en su idea, aunque en

From: matutetote@hotmail.com To: javier.ruben.marcuzzi@gmail.com CC: r-help-es@r-project.org Subject: RE: [R-es] calculo de poder estadistico en glm Date: Wed, 12 Jun 2013 07:24:13 +0000 Estimado Javier, Gracias por tus comentarios. Si, puede ser que me haya expresado en forma incorrecta. Mi idea fue tratar de ser lo mas conciso posible y limitarme al problema estadistico que tengo, por lo

Hola, Si, lo eh pensado pero no eh tenido tiempo de ondar y tengo que profundisar en la biologia y en el procediminto del monitoreo. Dado que todos los años se muestera la misma estacion talvez habria que utilizar un glmm en vez de glm... En realidad lo que estoy aplicando es el modelo de Hurdle, pero haciendolo en dos partes separadas ya que primero analizo la possiblidad que hay de encontrar

Estimado Matías Epidemiología, no es un paquete, me refería a la parte de medicina, que por suerte en R hay herramientas que nos facilitan algunas de estas cuestiones. En http://cran.r-project.org/doc/contrib/Epicalc_Book.pdf hay un libro gratuito de R y epidemiología, aunque hay otros paquetes que tienen algunas cosas que pueden ser mejores, aunque muchas veces eso es a gusto personal o de

Hi, I'm programming in R and below is a summary of a generalized linear model: ************************************************** *** Call: glm(formula = offspring ~ degdays, family = quasi(link = "log", variance = "mu"), data = fecundity) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -0.76674 -0.29117 -0.09664 0.15668 1.00800 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -1.131351 0.030480 -37.12 <2e-16 *** degdays -0.008803 0.000299 -29.44 <2e-16 *** --- Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01...

...rbeta(1,a,b) #survival is sampled from beta distribution defined by a and b B[2,1]<-s B[3,2]<-s #position of matrix where to substitute survival values B[4,3]<-s B[5,4]<-s B[6,5]<-s B[7,6]<-s B[8,7]<-s B[9,8]<-s B[9,9]<-s B[1,5]<-s*B[1,5] #positions where to substitute fecundity values B[1,6]<-s*B[1,6] B[1,7]<-s*B[1,7] B[1,8]<-s*B[1,8] B[1,9]<-s*B[1,9] eigs.B<-eigen(B) #eigs.B #obtain $values(growth rate) and $vectors(stable stage dist) dom.pos<-which.max(eigs.B[["values"]]) #extract the dominant eigen value L1<-Re(eigs.B[["values"]...

Hey, So I have a scatter plot and I am trying to plot a curve to fit the data based on a Holling Type III functional response. My function is this: nll2<-function(a,b) { conefun<-(a*DBH^2)/(b^2+DBH^2) nlls2<-dnbinom(x=cones ,size=DBH, mu=conefun,log=TRUE) -sum(nlls) } and my plot is this: plot (DBH,cones) DBH is on the x-axis and cones is on the y-axis. How do I get the curve

...you missed them, here are some articles related to R from the month of June: The FDA goes on the record that it's OK to use R for drug trials: http://bit.ly/M0OoqA A review of talks at the useR! 2012 conference: http://bit.ly/M0Oq1O Using the negative binomial distribution to convert monthly fecundity into the chances of having a baby in a given time period: http://bit.ly/M0Oq1P Some benchmarks and a video demonstration of big-data Tweedie models with Revolution R Enterprise: http://bit.ly/M0Oqii Why Orbitz's R-based models present more expensive hotels to Mac users: http://bit.ly/M0Oq1Q...

Dear Ben, you answerd to Nancy Shackelford about Clarks 2Dt function. Since the thread ended just after your reply, I would like to ask, if you have an idea how to use this function in R I defined it the following way: function(x , p, u) { (p/(pi*u))*(1+(x^2/u))^(p+1) } and would like to fit this one to my obeservational data (count) [,1] [,2] [1,] 15 12 [2,] 45 13 [3,]

...owth function gxy<-function(x,y) { sigmax2<-p.vec[7]; sigmax<-sqrt(sigmax2); mux<-p.vec[5]+p.vec[6]*x; fac1<-sqrt(2*pi)*sigmax; fac2<-((y-mux)^2)/(2*sigmax2); return(exp(-fac2)/fac1); } #survival-growth function pxy<-function(x,y) { return(sx(x)*(1-fx(x))*gxy(x,y)) } #fecundity function fxy<-function(x,y) { nkids<-p.est*exp(p.vec[8]+p.vec[9]*x); kidsize.mean<- p.vec[10]; kidsize.var<- p.vec[11]; fac1<-sqrt(2*pi)*sqrt(kidsize.var); fac2<-((y-kidsize.mean)^2)/(2*kidsize.var); f<-fx(x)*nkids*exp(-fac2)/fac1; return(f); } # Part (III) ##########...