search for: nulas

Buenas, En R, como en la mayoría del software estadístico, no se utiliza ningún nivel de confianza sino que lo que se calcula es el p-valor asociado al contraste. De forma que cuanto más cerca de 0 esté el p-valor "menos credibilidad le damos a la hipótesis nula". Dicho mejor, debemos rechazar la hipótesis nula si el p-valor está por debajo de nuestro nivel de confianza. Por ejemplo,

Hola a tod en s, estoy intentando averiguar el número de modas en una distribución. Para ello utilizo diptest. Mi duda es que no acabo de entender cuando la información suministrada por los test suponen la existencia o no de unimodalidad/multimodalidad. Una parte de la salidad de diptest es la que pego a continuación (el resto esta en el fichero adjunto con las distribuciones kernels y las

Hola a todos: Hace unos meses estuve preguntando sobre la prueba de Thom para comprobar la homogeneidad de series temporales sobre datos de radiación e insolación (después he visto que también se usa con otras variables meteorológicas) [0]. El caso es que por distintas razones no había podido avanzar en el asunto y ahora vuelvo sobre él. Creé una función para realizar la prueba de Thom pero

En primer lugar, muchas gracias a Carlos J. Gil Bellosta, tanto por la rapidez como por la precisión de su respuesta. El código que planteas es exactamente lo que preguntaba. La única duda que me queda es si el data.table final que queda, sólo puede recoger cantidades totales que no sean nulas. A modo de ejemplo, supongamos que los datos contuvieran, para el sijeto ID=100, una variable "ENTRADA" que fuese ANTERIOR A TODAS LAS VARIABLES "FECHA" DEL SUJETO: require(data.table) datos2 <- data.table(data.frame(ID = c(rep(100,3),rep(120,2)), FECHA = as.Date(c(...

Gracias Carlos. Yo también he visto el ejemplo que te pone chatGPT, pero la salida que te da no soy capaz de interpretarla. Os paso las ordenes y las respuestas de R de la propuesta de chatGPT Ejemplo.aov<- aov(P~TRAT+CORTE+REP) > summary (Ejemplo.aov) Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) TRAT 6 0.0028 0.00046 0.777 0.590 CORTE 2 0.5022 0.25110 424.542 <2e-16

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

Hola Eric, A la que me refiero es a la que se utiliza para probar la independencia de dos variables entre sí, mediante la presentación de los datos en tablas de contingencia. Pero no se si se puede realiza esa prueba Chi-cuadrado ajustando por otra variable. Y no me refiero a si quiero probar la independencia de X1 y X2 y tengo además la variable *sexo*, realizar la prueba para entre X1 y X2

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, Marta, Por lo que he podido ver tus datos ya tienen calculados las tasas de verdaderos y falsos positivos (TPR y FPR). También parece que los tienes ordenados por la variable FishSpeed y supongo que también por las que parecen marcas de tiempo. No necesitas ROCR porque con un simple plot te sale algo parecido a una curva. Eso sí, veo que son medidas repetidas en el tiempo para cada valor de

Una consulta desde un Uruguay muy lluvioso, como se realiza una prueba Chi-cuadrado ajustando por otra variable. Muchas gracias! Saludos! Sebastián. [[alternative HTML version deleted]]

Hola. Algún paquete que calcule la potencia de un U-test? -- Antonio Maurandi [[alternative HTML version deleted]]

Buenas noches a todos las personas del foro, Me dirijo a vosotros con la siguiente cuestión: ¿Cómo es posible obtener, para cada individuo (identificado con la variable ID) de un data frame, la CANTIDAD ACUMULADA hasta una determinada fecha (día, mes y año), que es diferente para cada individuo y que se denota por la variable ENTRADA? Ejemplo: require(data.table) datos2 <-

Hola, estoy haciendo un estudio de la desaceleración de la mortalidad y tengo dudas con la función nls(), adjunto un archivo donde he redactado mi inquietud. saludos cordiales Boris Polanco ------------ próxima parte ------------ Se ha borrado un adjunto en formato HTML... URL: <https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/attachments/20141015/b9761c95/attachment-0001.html> ------------ próxima

...ario_id = ?", @projeto.responsavel.to_i]) @permissaoAvancado1 = Permissao.find(:first, :conditions => ["projeto_id = ? and usuario_id = ?", 0, @projeto.responsavel.to_i]) if @permissaoAvancado1.nil? ## Caso tenham excluido os usuários responsáveis, as permissões seriam nulas. Dai ele verifica se vai alterar ou criar uma permissão if @permissaoA.nil? @permissaoAv = Permissao.new(params[:permissao]) @permissaoAv.perfil = "Avançado" @permissaoAv.usuario = Usuario.find(:first, :conditions => ["id = ?", @projeto.responsavel.to_i])...

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

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