search for: polinomios

...atible con R y otra comercial que funciona dentro de R (la librería tiene licencia). Esto tiene una lógica, MCMCglmm soporta el análisis pero demora 10 veces más que LME4, pero al incorporar más información al modelo de evaluación LME4 da mensajes de error, error que solo se presenta cuándo utilizo polinomios (polinomio, legendre, spline) en el tiempo para evaluar las curvas de peso en relación al alimento. Mi problema, en un programa que no es R, y en R con MCMCglmm y LME4 la dieta 4 es la más conveniente, sin embargo en la librería comercial que funciona en R la dieta 3 es la más conveniente. Entonce...

Estimados Tengo un error que me desconcierta, es un código que simplifiqué de otro trabajo donde no hay problemas, sin embargo me da un error. Una diferencia es que en mi otro trabajo uso spline y ahora polinomio, este es de segundo grado y se encuentra tanto en efectos fijos como aleatorios, el modelo es correcto, corre con MCMCglmm pero no con nlme. grid <- expand.grid(Tiempo=4:6,

El problema del módulo es que pierde el signo. En tu caso sale igual porque has invertido el signo del coeficiente en el polinomio (en realidad se me pasó a a mí advertir que el término independiente debe ir con signo negativo): .> polyroot(z=c(0.5,0,0,0,0,1)) [1] 0.7042902+0.5116968i -0.2690149+0.8279428i -0.2690149-0.8279428i [4] 0.7042902-0.5116968i -0.8705506+0.0000000i .> .>

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..

...f Statistic and don't speak in english. En mi trabajo de grado necesito implementar la funcion smooth.spline y necesito saber con que tipo de spline trabaja (b-splines o naturales). Ademas me gustaria saber cual es la base que se usa para encontrar estos splines, por ejemplo, cosenos, senos, polinomios entre otros.... Otra pregunta que tengo consiste en saber cual es la relacion que sostiene la funcion smooth.spline y ns.... Agradeciendo la atencion prestada y esperando una respuesta desde la universidad del valle, quien le escribe..... Andres Felipe --------------------------------- 1GB gr...

Estimado Oliver Nuñez Envío un ejemplo reproducible. Javier Marcuzzi # de donde tomo datos, y tiene el modelo (en el pdf) library(MCMCglmm) # librería con las funciónes que voy a usar library(nlme) datos0<-ChickWeight # creo algunos datos que agrego a los origonales Factor<-as.numeric(datos0$Chick) Factor[Factor > 0 & Factor <= 10] <- 'A' Factor[Factor > 10

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

Hola a tod en s, Tengo unos datos y he ajustado un modelo de regresión polinómica de segundo orden. Quiero representar la recta de regresión en el scaterplot y he visto que sería con la función lines() pero me no sale una linea, sino varias. yo únicamente lo que quiero representar es la curva que representa la ecuación de regresión. ¿Alquien sabe cómo podría solucionarlo? Mil gracias! Copio

Estimado Wilmer Contreras Sepulveda Me parece buena la sugerencia de Jorge, hay muchas formas, yo aparte de la sugerencia que le hicieron le agrego otras dos, en cualquier buscador las palabras claves son R AUC, y el artículo https://www.r-bloggers.com/calculating-auc-the-area-under-a-roc-curve/ , lógicamente aparecerán tantas alternativas que puede llegar a confundirse respecto a cuál es

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