search for: lineales

...9 filas, constituida por 171 eventos distintos medidos 9 veces cada uno. Lo que quiero es, para cada evento, hacer una regresión lineal entre la variable dependiente medida 9 veces en cada evento y el tiempo, y obtener el valor de 'r' para cada evento. Podría ponerme a hacer 171 regresiones lineales, pero lo que quiero saber es si hay algún modo de decirle a R que me haga una nueva regresión lineal cada vez que la columna “evento” cambie de nombre. Os pongo un ejemplo de los datos. ¡Muchas gracias! [[alternative HTML version deleted]]

Hola Juan. La regresión lineal es un método muy difundido y estoy seguro que con una breve búsqueda en internet podrás encontrar excelentes manuales en español. Puedes adelantar con saber que la función básica para regresiones lineales es lm() (de linear model) y para las variables que mencionas podrías utilizar: ajuste<-lm(razco_pr~razco_ps+razco_pc, data=tusdatos) summary(ajuste) Adicionalmente, si deseas hacer consultas de tus datos desde R, existen varias opciones como son los paquetes RODBC, RMySQL, RPostgreSQL, RSQLite...

Hola a todos estoy aplicando la función polinómica de Hossfeld [1], y algunos otros modelos no lineales para tratar de ajustarlos a un grupo de datos forestales,   [1] Y= b*t*exp(c)/(t*exp(c)+a) Al colocar la función en R con parámetros estimados, me devuelve los siguiente: ## model1 <- nls(ho ~ (b*edad*exp(c)/(edad*exp(c)+a)), data=nigra,     start=list(a=0.005,b=0.08,c=-0.00006), trace=TRUE...

Lo he buscado y no encuentro la forma de aplicar una restricción lineal a los parámetros de una regresión. Podrían ayudarme?? Quiero una regresión en la que las suma de los coeficientes de igual a 1. Saludos -- Deybi Morales León

??Gracias Javier,? 2017-04-01 12:07 GMT-03:00 <javier.ruben.marcuzzi en gmail.com>: > Mi duda es la siguiente, la varianza residual en su modelo, es homogénea o > heterogénea, ?La varianza es homogénea, común a todas las observaciones. Digamos que el modelo es el siguiente, y=f(x, betas)+e con f alguna función no lineal cuyos parámetros son betas y con e~N(0, sigma2). Uno suele

Hola amigos, Supongamos que se quiere ejecutar un modelo no lineal con nls. Pensemos en el ejemplo de la ayuda: DNase1 <- subset(DNase, Run == 1) fm1DNase1 <- nls(density ~ SSlogis(log(conc), Asym, xmid, scal), DNase1) summary(fm1DNase1) Aquí se está modelando la densidad óptica de un ensayo relacionada de forma no lineal (logística) con (el logaritmo) de la concentración de una proteína.

Estimados, Existe algún package especifico para modelos lob lineales en R? Idealmente algo que funcione como el programa LEM. Muchas gracias por su ayuda, Saludos -- Pablo Reyes [[alternative HTML version deleted]]

Saludos a todos. Tengo problemas para encontrar la funcion que te permite generar la formula de la regresion lineal entre dos variables y la linea de tendencia en el gráfico de dispersion de puntos, lo que si puedo realizar es el gráfico con los puntos distribuidos en los 2 ejes pero lo demás que mencioné no se como ingresarlo. Saludos, Gabriel Antonio Trujillo Paucar Estudiante de Biologia

...te, sería buscar un algoritmo diseñado para el tipo de problema (evitar los algoritmos más generales tipo optim si puede haber problemas de mínimos locales). Algunos casos que tengo resuelto con R incluirían programación cuadrática (e.g. quadprog), Levenberg-Marquardt para mínimos cuadrados no lineales (e.g. minpack.lm) y combinaciones de algoritmos (p.e. si la función es lineal en algunos parámetros). En el caso más general, si hay muchos óptimos locales o si la función objetivo es poco suave (incluso con discontinuidades), mi recomendación sería emplear un algoritmo genético (aunque...

...)) Es decir, lo que tengo que hacer es ver si mis datos van bien o no con ese modelo, no tengo que buscar el modelo que mejor se ajuste a mis datos, por lo que no me sirven métodos para comparar distintos modelos, como podrían ser AIC() o tal vez un ANOVA (aunque no sé si aplica para modelos No Lineales). En un trabajo que encontré sobre mi mismo tema el autor dice textualmente que obtuvo "Regresiones muy significativas (P&lt;0.001) con R2 de 0,54–0,61" al aplicar el modelo de la forma que puse más arriba. Aunque no dice cómo obtuvo el R² y el P-valor. Lo único que pude econtrar...

Hola a todos, Estoy intentando resolver un problema de optimización con R con restricciones lineales, pero no consigo incluir dichas restricciones. Es decir, f<-function(w){ sd(...) # desviación típica de ciertos datos } optim(rep(1/2,8),fn = f,lower=0,upper=1,method='L-BFGS-B') # no se como incluir aquí las restricciones Las restricciones son: la suma de los w_i es 1 y todos los...

...En R hay referencias en http://cran.r-project.org/web/views/Optimization.html Mi pregunta va en dos partes, la primera es ¿cual de las herramientas que está en el listado del link o alguna otra para resolver el mínimo costo recomendarían? Mi segunda pregunta es: ¿y si hay varias relaciónes no lineales?, por lo que la programación lineal de la mayoría de los ejemplos donde buscan el mínimo costo no sería apropiado. Lo que busco es utilizar modelos animales, donde tendría algo como un objetivo a buscar muy semejante al mínimo costo, pero con varias variables, partes que no son descriptas por...

Hola, estoy buscando la manera de ejecutar en R el test de Ji-cudrado de tendencia lineal (Linear trend Chi-square), pero no lo encuentro en toda la bibliografía que consulté, ni la viñeta del chis.test incluye ninguna opción que contemple este test. Si alguien tiene experiencia con el tema, agradecería cualquier ayuda. Un saludo, Patricio Suárez Gil Unidad de Investigación Área V-Gijón

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

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:

Hola, Dado que hay varios matemáticos en el foro, ?alguien puede recomendar algún buen libro en español o ingles que ayude a entender el álgebra lineal de primero de matemáticas ?. Gracias y un saludo JM Arbones

Hola a todos Estoy intentando hacer un análisis rápido de una serie temporal de datos diarios pero me encuentro con algunos problemas. Me gustaría en primera instancia hacer una regresión lineal pero no encuentro la forma. Tras leer los datos diarios creo un objeto de la clase zoo y sobre éste no puedo utilizar lm(). He leído algo sobre dynlm pero no encuentro la forma. Se agradece

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 un modelo de regresión lineal en el cual las componentes son cosenoidales, y lo construyo del siguiente modo:     modelo = "y ~ I(t) + I(t^2) + I(t^3) + x1[, 1] + x2[, 1]" x1[, 1] = cos(2 * pi * t / periods[1]) x2[, 1] = sin(2 * pi * t / periods[1]) for (i in 2:nComp) {   x1[, i] = cos(2 * pi * t / periods[i])   x2[, i] = sin(2 * pi * t / periods[i])   modelo =

Buenos días/tardes. He realizado el análisis discriminante exitosamente con la función lda, puedo clasificar nuevos individuos con la función predict, pero no logro darme cuenta cómo los resultados de lda se traducen en la decisión de la clasificación. Es decir, no me doy cuenta cómo es que del output de lda se construye la ecuación de clasificación para nuevos individuos. Quiero entenderlo pero