search for: negativas

Una distribución binomial negativa podría ser adecuada. De hecho, una extensión de la binomial negativa, como la distribución de Waring generalizada, termina convergiendo a una distribución binomial negativa. Puedes ver que la mejora en la bondad del ajuste de la binomial negativa con respecto a la Poisson es sustancial (te muestro también las salidas.). datos<-c(1280, 1262, 1290, 1321,

Estimados, Les consulto por el siguiente problema. Variable respuesta: Número de picadas de alimentación de los insectos (picadas) Factores: 1) Especie de insecto (especie), 2) Estado de desarrollo de los insectos (edad) y 3) Estado de desarrollo de frutos (estado). Modelo: MLG con distribución binomial negativa como componente aleatorio. Estrategia de selección de modelo: Evaluación del cambio

Tengo una consulta, alguien tiene algun script en R para hacer graficos de anomalias estandarizadas (precipitacion, temperatura, etc) y que me permita pintar de rojo anomalias positivas y azules las negativas, ​Muchas gracias de antemano​ -- Luis Alfonso LOPEZ ALVAREZ MSc- Meteorologia - Ing. Sistemas PROFESIONAL ESPECIALIZADO (E) METEOROLOGO - IDEAM e-mail: llopez@ideam.gov.co a.lopez.wrf@gmail.com acalopez97@yahoo.com [[alternative HTML version deleted]]

Hi. I need to draw a circle whit center (a,b) and radio r. So I use the R code below a<-1.975 # valore x del centro b<-1.215 # valores y del centro r<-1.46 # radio x1<-seq(a-r,a+r,by=0.01); #los valores de x yp<-sqrt(r^2-(x1-a)^2)+b; # los valores y a partir de la ra??z positiva yn<-(-1)*sqrt(r^2-(x1-a)^2)+b; # los valores y a partir de la ra??z negativa x<-c(x1,x1);

Estimados miembros de la lista. Estoy usando 2 funciones del paquete vcd y obtengo resultados que parecen discrepar entre ambas funciones. > dput(peces) c(26L, 63L, 1L, 21L, 20L, 50L, 0L, 104L, 19L, 0L, 8L, 32L, 0L, 24L, 5L, 2L, 0L, 36L, 0L, 5L, 27L, 1L, 13L, 24L, 15L, 25L, 23L, 5L, 37L, 26L, 29L, 14L, 15L) La función Ord_plot me dice que la mejor distribución para los datos es binomial

...79428i -0.2690149-0.8279428i [4] 0.7042902-0.5116968i -0.8705506+0.0000000i La última de la soluciones es la solución real, que obviamente es negativa. > Mod(z_all) [1] 0.8705506 0.8705506 0.8705506 0.8705506 0.8705506 El módulo pasa a positivas las soluciones aunque como en este caso sean negativas. Como decía el polinomio debe ser: -0.5^(1/5) = x -------> -0.5 = x^5 -------> -0.5 - x^5 = 0 Saludos. El 16/10/15 a las 12:41, Carlos Ortega escribió: > Hola Álex, > > Sí, la raíz real la puedes obtener calculando el módulo de la solución > compleja "Mod()". > M...

Hello, The following piece of code works fine in R.2.10 (ubuntu): switch(distr,         normal    = {if (is.infinite(param["desv"]))                      n <- c(n,"La desv. estándar no puede ser Inf.")                    if (param["desv"]<0)                      n <- c(n,"La desv. estándar no puede ser <0.")                    },        

(Perdón, no puse asunto en el post original) Ah, corremos R 3.0.2 y l alibrería MASS 7.3-29 Estimados todos: Os escribo porque tengo un problema que nos está dejando un poco trastornadillos. Probablemente sea uno de esos que los ve un experto a un kilómetro y dice ¡oh! toca aquí. Pero nos trae de cabeza. El caso es que aquí usamos un script para calcular ciertos parámetros relacionados con el

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

Gracias Emilio. Si, son asimétricos porque se mueven en rangos distintos. De hecho, miden cosas distintas, pero una muestra no puede ser positiva y negativa a la vez. Me planteo multiplicar las positivas por 2 y al editar el mapa corregirlo para que indique los valores reales. Eso funcionaría, pero son muchos mapas y quizás haya una función en ggplot que evite el problema directamente. Manuel El

¿Quieres decir que para un nivel de una variable categorica todas las observaciones de la variable respuesta sean ceros? Gracias El Lun, 9 de Abril de 2018, 19:59, Carlos J. Gil Bellosta escribió: > ¿Podría ser que para algún nivel de alguna variable independiente > categórica solo hubiese ceros? En ese caso, casi seguro, aparecería ese > tipo de warning. > > El lun., 9 abr. 2018 a

Hola de nuevo Carlos, he probado a quitar esa variable categórica y me sigue dando el aviso... El Lun, 9 de Abril de 2018, 20:17, Carlos J. Gil Bellosta escribió: > Si, creo que el motivo del warning puede ser ese. Es hipotético, pero > plausible. Sobre todo cuando tienes más de un 90% de ceros. > > El coeficiente de ese nivel para el modelo de la mixtura (ceros vs > binomial >

No sé muy bien, Carlos, como hacerlo, pero no parece más sencillo que lo de multiplicar por 2 los positivos y después editar el mapa. De lo que decías, Emilio, de cambiar el color del punto central creo que haría más confusa la interpretación. El vie., 20 sept. 2019 a las 10:33, Carlos Ortega (<cof en qualityexcellence.es>) escribió: > Hola, > > Una alternativa que suele

Hola, Estoy intentando esta convolución con una discretizada Gamma con Binomial negativa pero me da el siguiente error. Alguien sabe como puedo hacer funcional este algoritmo con estos parámetros? > fx<-discretize(pgamma(x,shape=2.4149,scale=5742.2), + method="rounding",from=0, to =100, step=0.5) > Fs <- aggregateDist("recursive", model.freq = "negative

Mirando los comentarios, realmente lo que deseo es encontrar la raíz real de (-0.5)^(1/5) la cual debería ser -0.87055056329. José me hace caer en cuenta que además de no encontrar la raiz real, tampoco da todas las raiz complejas. Habría alguna manera de que tuviera en cuenta? > ------------------------------ > > Message: 6 > Date: Thu, 15 Oct 2015 11:25:39 +0200 > From: José

Muy buenas. Quiero hacer un mapa que me pinte en azul los valores negativos y en rojo los positivos. Los negativos llegan hasta -400 y los positivos hasta 200. Si pongo limits=c(-200, 200), me colorea bien los positivos (rojo), pero los negativos por debajo de -200 me los pone gris. Si pongo limits=c(-400, 200), me colorea bien los negativos (azul), pero los positivos apenas se ven. Necesito que

Hola, LLevo buscando desde hace tiempo como hacer el Goodness of fit test en R. Es decir, me explico, intento hacer una cosa parecida que se hace en Minitab, por ejemplo, yo tengo un conjunto de datos, y lo que quiero es sabes que tipo de distibución es, en minitab se hace un histograma para ver si se ajusta bien o no a la campana de Gauss, luego vemos si aproximar la distribución de la muestra

Hola a todos. Estoy utilizando la función lmer del paquete lme4 para ajustar un modelo mixto. Tengo varias variables en mi data.frame, unas son a nivel individual y otras a nivel de comarcas. Listo algunas. ingre_6 : Ingresos (nivel individual) iscs_a : un indicador sintético resumen de otras variables, calculado mediante componentes principales. sau_com : superficie agraria útil de cada una

Estimado Javier Villacampa Gonzáles Si una persona se toma el trabajo de desarrollar y compartir, como es el caso de R, seguramente conoce de problemas que tuvo que decidir mientras escibía el código, y estará agradecido porque hay gente que utiliza su aporte, su trabajo no fué a la nada, todo lo contrario. En mi caso un solo autor tuvo una respuesta negativa para con migo. Javier Marcuzzi

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