search for: probabilidad

...4.4 1.3365 2.1327 tratamiento=lombri 15 11 11.3 0.0104 0.0156 tratamiento=saran 18 15 13.9 0.0801 0.1254 tratamiento=sin 30 23 22.3 0.0202 0.0369 Chisq= 2.8 on 4 degrees of freedom, p= 0.59 Mi pregunta es hay alguna forma de comparar la probabilidad de supervivencias (en este caso anual) entre grupos sin utilizar un chi-cuadrado y un valor de P. Entiendo que lo que hace survdiff es comparar las curvas de supervivencia, pero yo quiero comparar la probabilidad de supervivencia entre grupos al final del estudio. Por ejemplo, estas son las probab...

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 distribucion t no contempla areas ni pro...

Hola a todos, Os envío una consulta que considero sencilla pero me está resultando imposible de resolver. Si ejecutáis el siguiente código, obtendréis la gráfica que os adjunto: library(ltm) modelo <- rasch(LSAT) plot(modelo, main="Curva probabilidad pregunta 1",legend = TRUE, cx = "bottomright", items=1,xlab="Conocimiento",ylab="Probabilidad") Resulta que la gráfica saca una leyenda que dice "ítem 1". Querría eliminarla. Resulta que si en legend hago = FALSE, desaparece la leyenda pero me saca un &q...

Hola, Manuel, No entiendo tu pregunta (la repito aqui para que sea mas explicito): hay alguna forma de comparar la probabilidad de supervivencias (en este caso anual) entre grupos sin utilizar un chi-cuadrado y un valor de P. Entiendo que lo que hace survdiff es comparar las curvas de supervivencia, pero yo quiero comparar la probabilidad de supervivencia entre grupos al final del estudio. Con survdiff (log-rank test) *ya*...

...~ tem + pot + time Si hago predict me da: >predict(m2.pile,newdata=data.frame(tem=25,pot=0,time=3),type="response") 0.08243262 Extraigo los coeficientes: > coef(m2.pile) (Intercept) tem pot time -1.89521331 -0.02303313 4.74499714 0.02043222 Ahora calculo la probabilidad usando los coeficientes > prob<-1.89521331-0.02303313*(15)+4.74499714*(-0.3)+0.02043222*(3) > prob [1] 0.1875139 Transformo la probabilidad por que no está en la forma de la respuesta antilogit<-function(x){exp(x)/(1+exp(x))} #función para transformar > antilogit(prob) [1] 0.5467416...

Estimad en s errer en s He hecho este modelo glm m1.pile<-glm(ger~tem+pot+time+I(tem^2)+I(tem^2):pot ,family="binomial" ,data=long.PILE ) Que nos da la probabilidad de germinación de una semilla en función de tem (Temperatura), pot (Humedad del suelo) y time (Tiempo que la semilla pasa en esas condiciones). Ahora quiero, para diferentes tem, pot y time, predecir la probabilidad de germinación. Para eso uso: predict(m1.pile,newdata=data.frame(tem=15,pot=-0.3,ti...

Saludo cordial para cada uno. Les pido ayuda para generar números aleatorios de una mixtura k-puntos. Sabemos que la función de distribución F es una mixtura k-puntos si es de la forma F(x) = p_1 F_1(x) + p_2 F_2(x) + … + p_k F_k(x), donde F_j es una función de distribución de probabilidad, p_j > 0 y suma(p_j) = 1, para j = 1, 2, …, k. En mi caso particular F es la suavización de la función de probabilidad discreta {p_j} mediante kernel gamma. En el siguiente código F es la función Keg: # Distribución empírica suavizada # Valores que toma la variable y su probabilidad pun...

Muchas gracias Carlos; ¡tu siempre al pié del cañón! (lo puse el día de reyes a la 1.20h y me contestas a las 2.45h) Una cosa más: si el eje y es la probabilidad ¿por qué va de 0 a 10? En un RF para clasificación me da valores parecidos a los de tu ejemplo, y en otro para regresión, valores de y entre 45 y 55. Para regresión, el último parámetro no puede ser una categoría, como "versicolor". Yo puse la variable entrecomillada, pensando que...

Hola a todos, He echado un vistazo a alguno de los paquetes de R que incluyen clasificadores y no sonsigo encontrar ninguno que tenga alguna función para usar un clasificador de maxima probabilidad tradicional. Alquien sabe de alguna? Gracias Víctor. [[alternative HTML version deleted]]

...valor de un argumento de una funcion en el titulo de una grafica, es decir, mi funcion es: CO<-function(n,c) { Prob<-sapply(seq(0,0.15,0.01),pbinom,size=n,q=c) coor<-cbind(seq(0,0.15,0.01),Prob) plot(seq(0,0.15,0.01),Prob,type="b",xlab="Fracción defectuosa", ylab="Probabilidad",main="Probabilidad de aceptación para n=argumento entrado y c=argumento entrado") } No encuentro la menra de que el valor que entre para n y c por argumento en la funcion me aparezca en el titulo. Gracias por la atencion prestada ANDRÉS FELIPE FLÓREZ RIVERA UNIVERSIDAD NACIONAL D...

...iedad. Veo que hay múltiples posibilidades pero me están chocando mucho. Encuentro que el generador de números pseudo aleatorios es más pseudo de lo que debería. Me explico, quiero generar 0 y 1 aleatorios. Estoy trabajando con una martingala. Uso x <- runif(1,0,1) y después según cual sea la probabilidad de ganar elijo el punto de división del intervalo apropiado. Bien, los modelos que extraigo no me parecen coherentes. Me gustaban mucho más los obtenidos con el aleatorio() de Microsoft Excel. O eso me parece ¿Por qué? pues porque la probabilidad de sacar 8 "ceros" u 8 "unos"...

Hola Comunidad, Tenia al siguiente duda ¿hay alguna forma de que R me de la Esperanza y Varianza de una distribución según sus parámetros? es decir, si tengo una weibull de parámetros "X" y "Y" para la esperanza hay una formula, pero me gustaría saber si hay una función en R que le diga algo como Esperanza(weibull, shape = "X", scale = "Y") y ya devuelva

Hola Jesús, Si no entiendo mal lo que planteas, has observado unas frecuencias N = c(12, 0, 8, 6, 4, 2) de pedidos acaecidos en 1:6 días, en total n = sum(N) pedidos. Llamemos P = (p1, p2, ?, p6) a las probabilidades ?teóricas? de pedido en cada día. En principio el vector N se puede considerar una realización de una distribución multinomial M(n; p1, ?, p6). P se puede estimar mediante las frecuencias relativas N / n, y una remuestra bootstrap correspondería a una realización de una multinomial M(n; N/n), es...

...más de una vez). Pues esa es la situación típica en la que no es posible aplicar ni el test Z, ni el test Ji^2 porque ambos son aproximaciones para grandes muestras del test binomial en el que se supone que los 50 intentos aproximados de encontrar un enfermo son independientes entre sí (y con probabilidad de enfermar antes del experimento igual para todos porque todos pertenecen a la misma población). Tendrías que cambiar los datos y pasar a considerar si un individuo la ha padecido o no, de este modo tendrías la condición de independencia exigida por lo tests. Por supuesto que si un individuo...

Buenas tardes erreros. Tengo una variable que va de -20 a 40 y quiero crear otra, que vaya de 0 a 1, normal, que disminuya con su distancia a 20. El 0 se alcanzaría, p.e., a una distancia de 15, es decir, para valores menores de 5 y mayores de 35. Llevo más de una hora intentándolo pero no doy con la clave. Muchas gracias por vuestro tiempo, Manuel

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 difference in means is less than 0 95 percent c...

Buenas tardes, tengo una variable bimodal (*var)*, de presencias y ausencias (1s y 0s) y otra variable, *prob*, con las probabilidades que le asigna un modelo (entre 0 y 1). Con: *ggplot(Preds, aes(x=prob, fill= var )) + geom_density(alpha=.3)* obtengo la distribución de las presencias y de las ausencias, por separado, en función del valor de probabilidad asignado. Las dos curvas se cruzan en un punto. ¿Sabéis si hay forma de av...

Hola Jose, si CONCATENAR significa APILAR, es decir, concantenar verticalmente, por decirlo de algun modo, podrias hacerlo con rbind(): nuevovector <- rbind(vector1,vector2) Si ademas quieres que cada valor de los vectores originales sea identificado en el nuevovector, puedes usar: nuevovector <- stack(vector1,vector2) en este ultimo caso se agrega una columna adicional tipo factor, con

...iembre de 2013, 21:07, Marcelino de la Cruz > <marcelino.delacruz en upm.es <mailto:marcelino.delacruz en upm.es>> escribió: > > 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 hypothes...

...racias El 21 de diciembre de 2013, 21:07, Marcelino de la Cruz <marcelino.delacruz en upm.es <mailto:marcelino.delacruz en upm.es>> escribió: 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 difference in means is...