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Buenas días me gustaria saber cual es la libreria mas actual que contiene al algoritmo de maxima entropia que permite modelar nichos ecologicos; a su vez que libreria presenta mejor temática en la representacion de mapas. Saludos¡ [[alternative HTML version deleted]]

Estimados compañeros: tengo una duda sobre R; cuando ejecuto la prueba t, R calcula una t experimental y le calcula su probabilidad asociada y la compara con P=0.05 (valor por defecto). Mi duda es si para calcular este area, tipifica primera a z y luego entra en la tabla de z y la calcula y la presenta en pantalla. De otra manera no veo como asociar un valor de t a una probabilidad (la

Buenos días a todxs, Estoy comparando la predicción de los valores (0, 1, 2, 3,.....hasta 13) frente a los observados. Con la idea de comparar el modelo Zero inflated y el Binomial negativo y ver cual presenta mas distancia frente a las predicciones observadas. Para ello introduzco los códigos en la consola: #Modelo ZIM pred<-round(colSums(predict(zeroinfl, type="prob") [,1:14]))

Hola Comunidad, se me presenta el siguiente problema Tengo dos Tablas, la TablaA y la TablaB y en ambas tablas tengo un campo en particular por el cual haría el cruce, algo tipo un Numero de Pasaporte o una Placa de un carro, valores que son únicos por registro. Entonces necesito hacer un cruce de las 2 tablas pero que en vez de que me queden los comunes en ambas tablas, necesito que me queden

Cordial saludo, soy principiante en R y estoy haciendo un análisis multivariado de datos, y necesito hacer las elipses de confianza donde la variable 19 es cualitativa suplementaria y el resto son variables activas; tengo el siguiente código: eu60 <- read.csv(file.choose(), header=T, sep=";", dec=",", row.names=1) ### capturar datos eu60.pca <- PCA(eu60, quali.sup=19) ##

Estimados compañeros me tiene loco un problema de codificación que no logro resolver. Importo un fichero cuyo nombre tiene acento. Pongamos por ejemplo "Adrián.doc". Escribo el siguiente comando: mdoc<-list.files(path = dest,pattern = "*.doc", full.names = TRUE) Entonces mdoc, además del path, se me presenta como: "Adria´n.doc" Aunque le quite la tilde con:

Hola, ¿qué tal? Tu problema es que tienes agrupaciones de países (p.e., ASIA_MERIDIOL) con un solo respresentante. Las matrices con las que construyes las elipses son degeneradas (más bien, no existen: sospecho que tienen que ver con la covarianza... ¿de un único caso?). Elimina las agrupaciones triviales. Un saludo, Carlos J. Gil Bellosta http://www.datanalytics.com El día 4 de diciembre de

Hola Javier, Si, cuando hablo de valor observado me refiero al valor real en campo y el predicho al que estiman los modelos. Disculpa, que no lo detallase así desde el principio. En mi caso trabajo con dos diferentes: Zero inflated y Binomial Negativo y me gustaría comprobar que diferencia (distancia) existe entre cada uno de ellos y la realidad. Estoy trabajando con los siguientes paquetes:

...osa<-aline(w1=x,w2=y) > > # y lo formateas coo matriz simétrica > > cosa.m<- matrix(cosa, nr=length(x0.ok),nc=length(x0.ok)) > cosa.m > > > # le pones los nombres a las filas y columnas > dimnames(cosa.m)<-list(namesx0.ok, namesx0.ok) > cosa.m > > # y lo presentas como matriz de distancias. > as.dist(cosa.m) > > > > Aunque ya puestos, ¿porqué no implementarlo como una función?: > > > > aline.dist<- function(x0, namesx0){ > require(alineR) > ok<-!is.na(x0) > > x0.ok<-x0[ok] > namesx0.ok<-na...

Les consulto por lo siguiente: Se me ocurrió usar datos de MCMCglmm en otros procedimientos de R, comparar los resultados y el tiempo como facilidad de uso, para lo cual use LME4, los resultados fueron parecidos, entendiendo que internamente los algoritmos tienen diferencias, es lógico que los resultados no coincidan exactamente, pero aproximadamente tienen que ser compatibles, en este caso

¡Buenas, listeros! Supongo que lo que planteo es muy básico, pero estoy trabado y no lo veo. Tengo una función que da la distancia lingüística ALINE, alineR::aline(), pero que no genera matrices. Tengo que hacer matrices de distancias ALINE de unos datos tipo esto: A cansado B cansadísimo C cansau D reventado E reventao F NA G canso alineR::aline("cansado", "cansado") # 0

Cordial saludo adjunto la base de datos y el script: eu60<- read.csv(file.choose(), header=T, sep=";", dec=".", row.names=1) eu60.pca <- PCA(eu60, quali.sup=19) eu60.data <- cbind.data.frame(eu60[,19], eu60.pca$ind$coord) eu60.ellipse <- coord.ellipse(eu60.data, bary=TRUE) plot.PCA(ellipse=eu60.ellipse, cex=0.8) El 4 de diciembre de 2013 17:35, Camilo Calle

Hola! Estoy con un problema con mis datos, tengo datos de abundancia y tengo que analizarlas con glmm. Uso la función glmmadmb() del paquete glmmADMB de R, que acepta varias familias de distribución. El problema es que al hacer los modelos, no me muestra el residual deviance ni los grados de libertad, para poder calcular la overdispersión. Alguien sabe cómo puedo calcularla en esa función? o con

Hola, He mirado por encima el conjunto y el posible error. Como alternativa, mira la solución que se propone aquí: http://stats.stackexchange.com/questions/24450/how-to-highlight-predefined-groups-in-pca-individual-map Y como sugerencias: - Limpiaría un poco el conjunto para quitar las filas que tienen todas sus columnas con NA. ¿Qué sentido tiene dejarlas? - Y haría el ejercicio de

Si te refieres a t.test, lo que hace R es calcular el estadístico t y después compara el valor observado con la distribución de probabilidad de la t para los grados de libertad de tu prueba. Ej: > t.test(1:10, y = c(7:20), alternative="less") Welch Two Sample t-test data: 1:10 and c(7:20) t = -5.4349, df = 21.982, p-value = 9.276e-06 alternative hypothesis: true

Hola, Otra forma, utilizando la función de intervalos y la que comprueba si otro intervalo se solapa del paquete "lubridate": #---------------------- library(lubridate) fe.chas <- data.frame( entra=c('2001-01-01','2001-06-01','2003-01-01') ,sale=c('2002-01-01','2002-06-01','2004-01-01') ) ref <-

Porque con "less" estás hacienddo un test de una cola. En tu ejemplo estás haciendo un test de dos colas: > 2*pt(-5.4349,df=21.982) [1] 1.855473e-05 El 21/12/2013 21:33, HERNANDEZ CORONADO JORGE escribió: > t.test(1:10,y=c(7:20)) > > Welch Two Sample t-test > > data: 1:10 and c(7:20) > t = -5.4349, df = 21.982, p-value = 1.855e-05 > alternative hypothesis:

he copiado los archivos para windows95 en un directorio rnew, donde tengo el ejecutable rjune.exe, al correr este archivo me aparece un menu con las opciones File, workspace, edit, windows y help. La ventana de la consola permacene abierta y no se como se puede iniciar la escritura de un programa ni como compilarlo Yo estoy interezado en este lenguaje ya que trabajo con datos espaciales -

Si miras el código de t.test() verás que para calcular el p-valor llama a pt(). En la página de ayuda de pt() se cuenta que: "For the central case of pt, a normal approximation in the tails, otherwise via pbeta. For the non-central case of pt based on a C translation of Lenth, R. V. (1989). Algorithm AS 243 ? Cumulative distribution function of the non-central t distribution, Applied

Muchas gracias por la rapidez y por la ayuda tan efectiva, me quedó el gráfico de maravilla, al parecer el problema era que habían individuos en una sola categoría, así quedó la gráfica: [image: Imágenes integradas 1] El 4 de diciembre de 2013 11:04, Carlos J. Gil Bellosta < cgb en datanalytics.com> escribió: > Hola, ¿qué tal? > > Tu problema es que tienes agrupaciones de