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Buenas, Estoy haciendo modelos y comparando cual es mejor. Para ello, uso CV de 10 folds. Por ejemplo, hago la comparativa entre un svm y un randomForest para una serie de datos, por ello hago: midataset<-import..... #datos es un dataframe de 1500 filas y 15 variables for(i in 1:10){ numeros<-sample(1:1500,1500*0...

.... Creí haberlo entendido pero a la hora de usar mis datos los resultados no dan como deberían. Tengo dos variables explicativas que son factores con 3 niveles cada uno. Esta es la tabla de medias de la variable respuesta (LD) para cada combianción de los dos factores. > tapply(rec$LD,list(rec$Modelo,rec$Periodo),mean)            1                2            3 Z  250.6250     277.5     329.7143 T  364.2857       86.0     191.7143 CH 110.1250    508.5     457.6667 Ajusté un modelo lineal en el cual incluí la interacción entre ambos factores (más abajo está el modelo). Siendo el nivel Z de...

Se ha borrado un adjunto en formato HTML... URL: <https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/attachments/20120425/dafc9a68/attachment.html>

...ar models into one Latex table. # # nice(list(fit1,fit2,...,fitn)) for generic table with n models # # or # # for better tables, create objects 'model.names' and 'final.varnames', then # # nice(list(fit1,fit2,...,fitn), model.names, final.varnames) nice <- function(modelos, model.names=NULL, final.varnames=NULL) { var.names<-vector(mode="character") k<-1 for (i in 1:length(modelos)) { l<-length(names(coef(modelos[[i]]))) var.names[c(k:c(k+l-1))]<-names(coef(modelos[[i]])) k<-k+l } var.names<-unique(var.names) if(...

Es que es justo ahi donde no se como hacerlo. Es decir, dentro del bucle for hago las comprobaciones train test, y me da que de media el mejor es randomForest, pero claro, no me estoy quedando con el modelo, ya que no se va guardando....Entonces es cuando no se como seguir para quedarme con ese modelo.... ________________________________ De: Isidro Hidalgo Arellano <ihidalgo en jccm.es> Enviado: viernes, 2 de junio de 2017 11:59 Para: 'Jesús Para Fernández'; r-help-es en r-project.o...

Buenas, Puse los modelos lo mas simplificados, para centrar el tiro en el tema que me preocupa. Es una pena no poder hablar cara a cara, porque por email puedo sonar algo borde, pero no es así, al contrario estoy enormemente agradecido por tu ayuda, pero le veo un problema. Me dices que use un list para ir guardando el...

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...

...¿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 2016 09:09:03 -0500 Subject: Re: [R-es] Calcular Error en modelo lineal To: j.para.fernandez en hotmail.com CC: r-help-es en r-project.org Buenos dias Jesus, Esos valores son _aproximados_. Las estimaciones, de acuerdo con teoria de regresion, podrian obtenerse de manera puntual y construir intervalos de _confianza_ y _prediccion_ alrededor de estos. Ten en c...

Hola a todos, Estoy utilizando la libreria e1071 para clasificar unos datos. Me gustaría poder guardar los modelos en el disco duro y no en memoria de R. He visto que hay una función: save : que guarda el modelo en memoria y load: que carga ese modelo Ejemplo: #saving the best model save(calibrate.rf.model1, file=''bestmodel.rda'') #loading the best model #load(''bestmodel....

...metros que mejor se > comportan, afinas el resultado con otra validación cruzada: > > > > for(i in 1:15){ > > > > numeros<-sample(1:1500,1500*0.7) > > > > train<-datos[numeros,] > > > > test<-datos[-numeros,] > > > > > > #modeloRF > > > > resultadoRF <- list() > > > > modelo.rf<-randomForest(respuesta~,train) > > > > prediccion<-predict(modelo.rf,test) > > > > fp<-table(prediccion,test$respuesta)[2,1] > > fn<-table(prediccion,test$respuesta)[1,2] > &gt...

Hola: tengo un pequeño problemita que es más bien estadístico que específico de R, pero de todos modos espero me puedan dar una mano. Quiero encontrar una forma de reportar la Bondad de ajuste de un modelo No Lineal. Estuve buscando y leyendo y parece que tal cosa no es posible o al menos no es fiable, desde el punto de vista estadístico. El tema es que quiero mandar un trabajo a una revista y parte de mi trabajo se basa en mostrar que los datos que yo tengo se ajustan a un modelo de la siguiente...

Hola a todos. ¿Cómo puedo ajustar un modelo de regresión logística en el que la varianza de los errores no son iguales, sino que esta puede ser modelada por otras variables ? ¿Utilizando modelos mixtos o voy desencaminado? Gracias..

Una vez que tienes la técnica y los parámetros óptimos resultantes de la validación cruzada, ya tienes el modelo que necesitas, NO tienes que hacer nada más. Si vuelves a modelar con todos los datos todo el trabajo de validación que has hecho lo envías a hacer gárgaras. Estarías construyendo un modelo con sobreajuste. Para quedarte tranquilo, haz la prueba, coge el modelo resultante de la validación y ve...

Hola a tod en s, mi compañero y yo intentamos ver la correlación de nuestros datos mediante regresiones logísticas. Trabajamos con proporciones (1 variable dependiente y 1 independiente) mediante modelos mixtos (los datos están agrupados porque hay pseudoreplicación). Hemos usado el paquete "lme4" y la función "lmer". Encontramos "overdispersion" en el resultado (devianza residual mayor del doble que los grados de libertad residuales), por lo que hemos usado la famili...

Hola a todos, He realizado un dredge (para obtener todos los modelos GAM posibles a parir de un full model), luego he seleccionado un confidence set (los modelos que no se diferencian en 2 en AIC) y he hecho un model averaging con ese confidence set. Ahora me gustaría aplicar ese modelo "average" ajustado sobre otro set de datos pero no se como especifica...

...bastante por eso quería probar con apply o en este caso sapply, muchas gracias! Saludos!! F Macedo El 03/07/15 a las 23:09, Jorge I Velez escribió: > Hola Fernando, > > Podrias considerar las siguientes opciones: > > R2 <- vector("list", x) > for(i in 1:x){ > modelo <- lm(y ~ efectos[, 1:i]) > R2[[i]] <- summary(modelo)$r.squared > } > R2 > > ? opt2 <- sapply(1:x, ?function(i){ > modelo <- lm(y ~ efectos[, 1:i]) > summary(modelo)$r.squared > }) > opt2 > > Para mas información revisa ?sapply, ?lapply y ?lm. En...

Buenas tardes, ¿Cómo interpretarías el intercepto que da R en un modelo de ceros inflados? Por un lado en la parte de conteo tengo un intercepto de -4.2 y en la parte de ceros de 102, ambos salen significativos (***). ¿Qué me dirían? Gracias

Estimado Jorge Velez Lo que usted dice tiene algo a mi pregunta, pero yo la formule mal. Voy a preguntar nuevamente con un ejemplo que tiene errores, pero es más próximo a lo que estoy pensando. Modelo (con error pero no importa) modelo <- muerte = edad + sexo + 1!causa Causa: infarto, infarto, súbita, muerte en tiroteo El modelo lineal, sobrevida, etc. corre sin inconvenientes (aunque demora pero es bueno). Los resultados van a dos (muchas) instituciónes, suponiendo que utilizo ranef(),...

Buenas a todos, acá estoy yo de nuevo con problemas de loops. Tengo el siguiente problema: un vector de datos (y) y una serie de efectos. El loop lo que intenta es evaluar el R² de modelos incrementando por vuelta una variable efecto. Seria algo así: for(i in 1:x) { modelo=lm(y~efectos[,1:i]) ... codigo para guardar R² y otros por cada vuelta... } apply() puede ir columna a columna pero no sé como hacer para que me vaya "acumulando columnas" por así decir. De echo no...

...Yo no soy ni muchísimo menos un experto ni en series temporales ni en R de hecho retomo el tema después de muchos (demasiados) años aparcado y dedicándome a labores de programación pura y dura. Respecto a la diferencia de resultados con R y Statgraphics, no conozco el proceso de selección del modelo ARIMA que hace Statgraphics por lo que no puedo compararlo con el de R. Visto la experiencia que ha comentado Gregorio en el hilo de los Arima automatizados, no parece que el auto.arima de R sea un algoritmo del todo afinado, aun. La diferencia básica entre uno y otro resultado, tal y como yo l...