search for: luisfo

Estimados colegas: Entiendo que este buzón es el adecuado (me disculpan si no es así) para dar a conocer el siguiente paquete de R: *MUOD (outliers)* luisfo/muod.outliers | | | luisfo/muod.outliers | El paquete, tal y como se indica, está respaldado por un paper que hemos publicado recientemente en Scientific Reports. Detecta outliers en datos multidimensionales usando 'function data analysis'. Los detalles teóricos pueden encontrar...

Estimado Luisfo Chiroque Hay aristas múltiples, eso es por la preparación de los datos, es que separe por componentes, no me refiero al término componente estadístico, sino a descomposición de algo en los componentes que lo construyen, algunos son comunes y otros no, cuándo son comunes hay una relación en la red....

...espera como segundo parámetro una lista de los IDs de los vértices, mientras que tú le estás pasando una lista de 'edges'. Prueba lo siguiente: c <- induced.subgraph(datos.network, which(V(datos.network)$name == 'Casa')) Si entendí bien todo, debería funcionar. Un saludo, *Luisfo Chiroque* /PhD Student | PhD Candidate IMDEA Networks Institute/ http://fourier.networks.imdea.org/people/~luis_nunez/ <http://fourier.networks.imdea.org/people/%7Eluis_nunez/> On 09/05/2016 07:08 PM, javier.ruben.marcuzzi en gmail.com wrote: > Estimados > > Encontré una solución,...

Hello! I am using probplot in the e1071 package and want to do something like the following, only with the the 2nd plot overlaying the first. I can't seem to make it work. Any suggestions? *library(e1071) **x <- rnorm(100, mean=5)* *y <- rnorm(100, mean=3)* *probplot(x, line=FALSE) * *probplot(y, line=FALSE) * *Regards,* *Tom* [[alternative HTML version deleted]]

Luisfo, Thank you so much! That does what I need. Best regards, Tom On Mon, Apr 4, 2016 at 10:51 AM, Luisfo Chiroque <luisfo89 at yahoo.es> wrote: > Dear Thomas, > > Reading the probplot?s help page, it looks like it is using qqplot > underneath. > Thus, I think this is what you n...

Estimados Copio un mensaje de error que da igraph, es más fácil verlo que explicarlo. > fastgreedy.community(udatos) Error in .Call("R_igraph_community_fastgreedy", graph, as.logical(merges), : At fast_community.c:553 : fast-greedy community finding works only on graphs without multiple edges, Invalid value > cluster_louvain(udatos) IGRAPH clustering multi level, groups: 7,

Estimados Tengo una duda E(datos.network)[[inc('LoQueBusco')]] + 20/6795 edges (vertex names): E(datos.network)[E(datos.network)$Cosa=="'LoQueBusco'"] + 78/6795 edges (vertex names): La primer forma es 20/? la segunda 78/? ¿Los resultados no tendrían que ser idénticos? Estos datos son pocos pero me desarman la cabeza. Desde ya muchas gracias. Javier Rubén Marcuzzi

Hola, Perdonar por saltarme algun paso, pero a veces no me doy cuenta que yo lo tengo muy claro porque soy el que tiene el problemay no termino de explicarlo del todo jeje. Ahora he adjuntado los pasos necesarios en excel para obtener el resultado que quiero , serian 5 pasos: Quizas en R haya otra manera mas rapida. 1) Cargar las dos bases de datos (base de datos ver y base de datos azul)2) Hacer

Hi, I already have a dissimilarity matrix and I am submitting the results to the elbow.obj method to get an optimal number of clusters. Am I reading the below output correctly that I should have 17 clusters? code: top150 <- sampleset[1:150,] {cluster1 <- daisy(top150 , metric = c("gower") , stand = TRUE , type = list(symm

Dear Thomas, Reading the probplot?s help page, it looks like it is using qqplot underneath. Thus, I think this is what you need. probplot(x, line=FALSE) #probplot(y, line=FALSE) qq.y <- qqnorm(y, plot=F) points(qq.y$y, qq.y$x) I hope this is useful for you. Best Regards, Luisfo Chiroque PhD Student IMDEA Networks Institute http://fourier.networks.imdea.org/people/~luis_nunez/ <http://fourier.networks.imdea.org/people/~luis_nunez/> > El 4 abr 2016, a las 18:19, Thomas Adams <tea3rd at gmail.com> escribi?: > > Hello! > > I am using probplot in t...

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Con data.table todo puede ir muy rapido. > require(data.table) > M=matrix(c(5,NA,NA,NA,6,NA,7,NA,8),3,3) > M [,1] [,2] [,3] [1,] 5 NA 7 [2,] NA 6 NA [3,] NA NA 8 > M2=data.table(M) > M2 V1 V2 V3 1: 5 NA 7 2: NA 6 NA 3: NA NA 8 > M3=melt(M2,variable.name = "columna") > M3 columna value 1: V1 5 2: V1 NA 3: V1

??I would like to apply a function, fract, to the columns of a dataframe. I tried the following apply(data5NonEventEpochs,2,fract) but, no surprise it did not work as apply works on matrices not data frames. How can I apply a fuction to the columns of a data frame? (I can't covert data5NonEventsEpochs to a matrix as it contains character data). Thank you, John John David Sorkin M.D., Ph.D.

Estimados Tengo un problema. Con igraph creo una red a partir de un data.frame, las dos primeras columnas son V y las restantes E. Hay un trabajo anterior, yo me pregunté ¿Qué pasaría si las cosas hablaran entre ellas?, entonces hay un cruce de información de todos contra todos y elimino los nulos y duplicados. Al ver los listados E, V tienen la información. Hasta ahí estaría todo bien (me

Por último, utilizando la indexación lineal de matriz que propusó luisfo en su momento: > t <- Sys.time() > M=as.matrix(dat) > index <- which(!is.na(M)) - 1 > meses<-colnames(M) > M2<- data.table(columna=index %/% nrow(M) +1L, jugador=index %% nrow(M) +1L , valor=M[index+1L]) > setkey(M2,jugador,columna) > M2[,.(First_month=meses[column...

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No me vale, porque no es un problema de columnas, es de filas. Cuando importo el csv, como tiene cada columna segun la fila o numeros o texto, R convierte la columna automaticametne en factor. He probado a convertir las columnas a numeric, pero tampoco me vale, ya que transforma el texto a numeros.... ¿Alguna alternativa? estoy pensando ne poner skip y ne el skip meter las letras del

Otra solución algo más rapida: > t <- Sys.time() > dat[,jugador:=1:.N] > dat2=melt(dat,id.vars="jugador") > setkey(dat2,jugador) > dat2[,index:=min(which(!is.na(value))),by=jugador] > dat2[,.(First_month=variable[index[1]],Value_First_month=value[index[1]]),by=jugador] jugador First_month Value_First_month 1: 1 Uno 0.93520715 2: