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interpola
2023 Feb 21
1
Interpolación IDW
..._df <-
> tidyr::drop_na(current_var) y usar current_df en vez de sta_mt
>
> Saludos,
> Emilio
>
>
>
> El 17 feb 2023, a las 19:56, David Camilo Gomez Medina <
> dcgomezme en unal.edu.co> escribió:
>
> Hola, buen día a todos.
>
> He estado mirando cómo interpolar unos datos anuales con el método IDW,
> pero no consigo aún realizarlo.
>
> idw_models <- list()
>
> for (i in 1:ncol(data_y_mt)) {
> #Extract the current variable
> current_var <- names(data_y_mt)[i]
>
> #Create an IDW model for the current variable
> id...
2023 Feb 17
1
Interpolación IDW
Hola, buen día a todos.
He estado mirando cómo interpolar unos datos anuales con el método IDW,
pero no consigo aún realizarlo.
idw_models <- list()
for (i in 1:ncol(data_y_mt)) {
#Extract the current variable
current_var <- names(data_y_mt)[i]
#Create an IDW model for the current variable
idw_model <- idw(current_var, sta_mt, grid, p...
2017 Sep 01
2
Area bajo la curva
Estimado Wilmer Contreras Sepulveda
Me parece buena la sugerencia de Jorge, hay muchas formas, yo aparte de la sugerencia que le hicieron le agrego otras dos, en cualquier buscador las palabras claves son R AUC, y el artículo https://www.r-bloggers.com/calculating-auc-the-area-under-a-roc-curve/ , lógicamente aparecerán tantas alternativas que puede llegar a confundirse respecto a cuál es
2013 Sep 22
2
colores
Como usas la función image puedes consultar la ayuda ?image o help(image) y
encontrarás el siguiente ejemplo donde se usa un diferente color Palette
(mencionada por pepeceb en su respuesta).
x <- 10*(1:nrow(volcano))
y <- 10*(1:ncol(volcano))
image(x, y, volcano, col = terrain.colors(100), axes = FALSE)
# O puedes usar directamente el número para indicar el color
image(x, y, volcano, col =
2017 Jan 04
3
Big data con R
Hola.
Últimamente ha habido en la lista varios hilos sobre análisis de grandes
volúmenes de datos con R.
Las alternativas que se han mencionado son:
- Usar una máquina más potente, vía Amazon Web Services, por ejemplo
- Paralelización con openMp
- h2o y su paquete para R,
- Paquete sparklyr como wrapper de los algoritmos de spark,
Y por supuesto, utilizar muestreo o incluso si tenemos