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Hola, Me he iniciado hace poco en Machine Learning, y tengo una duda sobre mis conjuntos de datos: el primero tiene 37 variables explicativas y 116 instancias, y el segundo, 140 variables explicativas y 195 instancias. El primero lo veo bien, ya que hay 3 veces más casos que variables explicativas, pero creo que el segundo caso puede suponer un problema al haber casi el mismo número de

Estimada comunidad, no encuentro como calcular el promedio de las filas de un data.frame, ya que R por defecto aplica las funciones en sentido vertical me da la impresion ... podrian ayudarme ?? muchas gracias, Saludos, Eric. -- Nota: las tildes se han omitido para evitar conflictos con algunos lectores de correo. Frases notables: * SATYÂT NÂSTI PARO DHARMAH (No hay religion mas elevada

Hola a todos, -Estoy estudiando el efecto de dos genotipos (~tratamientos) en la aparición de síndrome metabólico (MetS) con datos longitudinales recogidos a tiempo 0,7,10,15,20 y 25 años. -He hecho un dataframe con las siguientes variables MetS: Síndrome Metabólico (Si=1,No=0) bmi: Indice de masa corporal (IMC) cuando se produce la conversión a MetS+ . Para los que permancen MetS-, esta variable

Estimados compañeros, hoy me ha surgido una duda, quizás trivial, pero que no encuentro sentido. Tengo un bucle con el siguiente código: for (i in 1:n) { if (rango_inr1[i]==1 & (inr[i]>= 2 & inr[i]<= 3)) cinr[i]<-1 if (rango_inr1[i]==2 & (inr[i]>= 2.5 & inr[i]<= 3.5)) cinr[i]<-2 if (rango_inr1[i]==3 & (inr[i]>= 2 & inr[i]<= 2.9)) cinr[i]<-3 if

Hola Jose, y podrias enviar algun link al libro o enviar esa parte escaneada ?? para minimizar la posibilidad de que haya algo en la transcripcion del script ... Slds, eric. On Fri 04 Oct 2013 01:59:33 PM CLT, daniel wrote: > José, > > La función survfit espera como argumento una fórmula. Al pie del help de la > función survfit dice: > > "Versiones anteriores del código

Buenas, compañeros; Quiero buscar a ver si una idea (ocurrencia?) que tuve tiene sentido, para eso nencesito ver las representaciones gráficas de unos triángulos de los que no sé (ni me importa) la posición, pero sí sé las distancias entre los tres puntos. triangulo.con.lados <- c(47, 45, 55) Encuentro cómo dibujar con la función polygon, pero eso es dada la posición, que no la tengo ni

Hola chic en s, tengo una pregunta teórica. Tengo la evolución de una variable en función del tiempo. Hay 145 valores. Los primeros 1 son 0, y los demás son crecientes. Calculo la desviacion estandard con R, contemplando las 145 muestras (incluyendo los 0), y las 132 muestras (sin incluir los ceros). Me da que la desviación estandard sin contemplar los 0 es mayor. Como puede ser? no le veo el

En el libro EPICALC (pagina 229-230) en el que está el siguiente script, todo nos funciona bien, pero cuando vamos a life table, ya allí no avanza, lo señalamos en el script, por favor quizá se nos haya ido algún detalle, pero fuimos siguiéndolo por el libro paso a paso y no no hemos percatado Todos los de el paquete survival de la ayuda del R funcionan perfectamente

¿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 a todos, Estoy trabajando con modelos lineales generalizados (GLM), en particular con las funciones glm y anova.glm de R. Tengo una pregunta que es más bien técnica en el sentido estadístico (y un poco Off Topic y probablemente un tanto naive). No tengo claro si es correcto decir análisis de varianza o de devianza al utilizar GLMs, veo que en el help de anova.glm dice análisis de

Hola, ¿qué tal? Lo que te pasa no es tan raro: set.seed(1234) muestra <- abs(rnorm(100)) sd(muestra) #[1] 0.5811866 muestra.ceros <- c(muestra, rep(0, 100000)) sd(muestra.ceros) #[1] 0.03196273 En una muestra de números positivos, añadir un cero (sobre todo si está lejos de la media) sube la varianza. Si añado otro, posiblemente también. Pero cuando añado muchísimos ceros, la varianza

Hola a todos, Ajusté un modelo lineal mixto en el cual tengo una interacción significativa entre dos facotres, cada uno con 3 niveles (osea un diseño 3x3). Esta es la tabla de medias             P1                P 2             P3 M1      220.66       311.85        260.80 M2      348.57        89.33         191.71 M3      103.57      381.37         511.62 Con el fin de interpretar

R-Amigos Mis mejores deseos en estas fiestas y que el año nuevo premie la generosidad con la que los miembros de este grupo comparten su sabiduría y sus trucos. Felicidades -- Sent from my IPAD [[alternative HTML version deleted]]

Mira aquí como se soluciona... https://www.triangle-calculator.com/?what=sss&a=47&b=45&c=55&submit=Solve Saludos, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es El jue., 5 sept. 2019 a las 13:17, Marcelino De La Cruz Rot (< marcelino.delacruz en urjc.es>) escribió: > Hola Juan: > > El 05/09/2019 a las 0:19, Juan Abasolo escribió: > > Buenas, compañeros; > >

Hola Alguien tiene una soluci''on elegante para convertir una lista con elementos que tienen diferentes longitudes, por ejemplo: XX <- list( rep("A",2), rep("B",4), rep("C",5)) en un data.frame, donde cada fila es uno de los elementos y que los "huecos" se rellenen con "NA" ? Porque si hago esto:

José, La función survfit espera como argumento una fórmula. Al pie del help de la función survfit dice: "Versiones anteriores del código también permiten la especificación de una sola curva al omitir el lado derecho de la fórmula, es decir, ~ 1. El manejo de este caso requiere algunas manipulaciones poco comunes y frágiles, este caso ya no es compatible." (sepan disculpar la

Hola compañeros de la lista. Tengo el siguiente set de datos: Repeticiones <- c(rep("RI", 14), rep("RII", 14), rep("RIII", 14)) Tiempo <- rep(c(0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 24, 36, 48, 60, 72, 96, 120), 3) Concentracion_celular <- c(0.4862, 0.5375, 0.4309, 0.4390, 0.4603, 0.4733, 0.3936, 0.9085, 0.5838, 0.5477, 0.6331, 0.8693, 1.0092, 0.6341, 0.5350,

Gracias Carlos. Hasta donde yo entiendo si las hay: El argumento family puede ser: "gaussian" (for minimizing squared error); por lo que tiene que ser numérica "bernoulli" (logistic regression for 0-1 out-comes); binaria por narices "poisson" (count outcomes; requires the response to be a positive integer); numérica también, pues. La única podría ser

Hola a todos estoy aplicando la función polinómica de Hossfeld [1], y algunos otros modelos no lineales para tratar de ajustarlos a un grupo de datos forestales,   [1] Y= b*t*exp(c)/(t*exp(c)+a) Al colocar la función en R con parámetros estimados, me devuelve los siguiente: ## model1 <- nls(ho ~ (b*edad*exp(c)/(edad*exp(c)+a)), data=nigra,     start=list(a=0.005,b=0.08,c=-0.00006),

Muchas gracias por la respuesta. He mirado y los coeficientes no son altos pero sí tengo una gran cantidad de ceros en la variable dependiente (más del 90%). Sin embargo, al incluir otro tipo de variables independientes no me da ese aviso, dejando la misma variable dependiente. ¿Cómo podría utilizar stan/rstan de forma sencilla para diagnosticar el modelo? Muchas gracias El Lun, 9 de Abril de