search for: supuestos

Buenas tardes para todos, Me gustaría automatizar la descarga de librerias cuando ejecuto una función que estoy por terminar. Supongamos que la función se llama foo y require las librerias A y B. Una manera fácil de cargar las librerias dentro de foo es: foo <- function(argumentos){ require(A) require(B) # hacer transformaciones, cálculos y gráficos aquí

Buenas tardes a tod@s, Me gustaria redondear las entradas de una matriz m manteniendo la suma de filas y columnas constantes (son valores fijos conocidos). En la aplicacion que estoy trabajando (en la que por supuesto m tiene una dimension mayor que en el ejemplo), no son permitidos numeros decimales y por ello debe efectuarse el redondeo. La forma de m es: m <- matrix(c(3.546, 4.5345,

Gracias a todos por sus respuestas, perdón si no fui muy claro. Lo que intento replicar es un análisis realizado en Stata, tengo que hacer los mismos cálculos pero en el r. En Stata lo que se hizo fue: xi: logistic i.coord i.v11_sexo, vce (cluster red) *Vce (cluster clustvar) especifica que los errores estándar permiten la correlación intragrupo, relajando el requisito habitual de que las

Hola usuarios de R, Antes de nada presentarme, soy nuevo en R (antiguo... y bueno actual usuario de SAS), llevo menos de un mes y estoy intentando empezar con pequeñas cosas. Hay un tema que me está llevando bastante tiempo y por más que investigo y hago pruebas no logro saber como se hace; veréis tengo un data.frame el cuál tiene bastante variables y todas ellas clasificadas como char, sin

Hola a todos. Se me está plantendo la posibilidad de empezar a aprender C# para hacer algunos programillas (nada grande). El tema es que el otro día en un mail de esta misma lista alguien (lo siento, no recuerdo quien) puso un link a un post en el que se hablaba de la integración entre R y C#. Por supuesto para llegar a poder hacer esto primero tengo que entender las bases de .NET y C#, pero me

Hola a todos, A partir de los siguientes datos: d <- list(`1` = structure(list(ped = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), id = 1:7, father = c(2L, 0L, 0L, 2L, 2L, 2L, 2L), mother = c(3L, 0L, 0L, 3L, 3L, 3L, 3L), sex = c(2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L), affected = c(1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L)), row.names = c("1", "2", "3", "4", "5",

...ndo aprender algo de sobre los modelos lineales mixtos. Estoy siguiendo el libro "Multilevlel analysis: techniques and applications" de Joop Hox. Estoy intentado reproducir las tablas y gráficos que trae el libro con el paquete lmer. En este libro se indica que en la comprobación de los supuestos del modelo hay que estudiar los gráficos de residuales tanto del nivel 1 como de los superiores. En el primer conjunto de datos que se analiza hay dos niveles. Obtener el los residuales y los valores ajustados por al nivel inferior no ha sido problema con las funciones residuals y fitted. Para...

Gracias, Jorge. Y cual fue la solucion a la que llegaron? --JIV Sent from my phone. Please excuse my brevity and misspelling. On Aug 25, 2013, at 8:36 AM, Jorge Ayuso Rejas <jayusor@gmail.com> wrote: Esto lo hice yo en una práctica en la universidad, Definíamos un problema de optimización entera minimizando el error de redondeo y restringiendo a la suma de filas y columnas. El 23 de

Buenos dias a todos, Quisiera extraer algunas entradas de una matrix "m" teniendo en cuenta algunas restricciones. El siguiente ejemplo ilustra la situacion: ## input m <- structure(c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 4, 4, 4, 4, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 5, 5, 5), .Dim = c(10L, 5L)) m ## output output <-

Hola, Una manera muy sencilla de hacerlo es esta: #------------------------------- whatcol <- 0 for(i in 1:ncol(d)){ whatcol[i] <-class(d[,i]) } whatcol #-------------------------------- > whatcol <- 0 > for(i in 1:ncol(d)){ + whatcol[i] <-class(d[,i]) + } > whatcol [1] "character" "character" "factor" "factor"

Hola, Ando un poco desesperado con los mapas interactivos de Rcharts <https://github.com/ramnathv/rCharts>+Leaflet. Estoy intentando pintar en un mapa las cámaras de tráfico de madrid, y las estaciones de calidad del aire, simplemente donde están, es decir, aun no estoy recogiendo los datos de medida. Proyecto -> https://github.com/ADIRSE/maddata He conseguido pintar ambos, con

Estimados amigos: Esta tarde he estado probando la librería mlr3, que me resulta muy interesante para trabajos de clasificación. En concreto, para entender su funcionamiento he probado un ejemplo simple (viene en CRAN). Sin embargo, cuando cambio el parámetro de clasifiación en la función de aprendizaje, me aparece el error siguiente: *Error: Element with key

Hola, ¿qué tal? Hace unos meses anuncié en esta lista que había creado un agregador de noticias de R. Este agregador rastrea una serie de blogs, filtra aquellas entradas referentes a R, las agrega y: 1) Crea un RSS, que puede consultarse aquí: http://datanalytics.com/r_blogs_mashup.rss 2) Publica las entradas nuevas en Twitter bajo el usuario @noticiasSobreR. Están todas etiquetadas como

Estimado Javier, Gracias por tu mensaje. No, lo unico que requiero es la lista de números (i1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2). Saludos cordiales, Jorge.- 2015-10-28 14:35 GMT-05:00 Javier Rubén Marcuzzi < javier.ruben.marcuzzi en gmail.com>: > Estimado Jorge I Velez > > > > No comprendo un punto, dices que deseas construir sub matrices y extraer > elementos de sub

Estimadísimo Carlos: Muchísimas gracias por responderme y hacerlo tan rápido. Contemplé esa posibilidad, es decir, que el hiperparámetro estuviera suponiendo un problema, y probé de esta forma: > learner <- lrn("classif.ranger", num.trees = 5, mtry = NULL) Error: Element with key 'classif.ranger' not found in DictionaryLearner!

Buenas, Estoy intentando caracterizar una curva de 180 puntos y sacar su vector de caracteristica: Punto de inicio, Máximo Minimo .... Para ello tengo un dataframe con las distintas curvas, de la forma siguiente: segundos valor curva 1 170 1 2 175 1 ...................................... 180 125 1 1

Hola. Últimamente ha habido en la lista varios hilos sobre análisis de grandes volúmenes de datos con R. Las alternativas que se han mencionado son: - Usar una máquina más potente, vía Amazon Web Services, por ejemplo - Paralelización con openMp - h2o y su paquete para R, - Paquete sparklyr como wrapper de los algoritmos de spark, Y por supuesto, utilizar muestreo o incluso si tenemos

Hola Fernando, yo en mi trabajo tengo un asus i7(pensaba que era i5) con 4 gb de RAM (windows7) en casa tengo uno portatil con 16 gb funcionando con ubuntu marca dell (alienware). Sinceramente, mi experiencia me dice que no hay color de una marca buena a una normal. De hecho el alienware corre más rápido que un sobremesa mac que tenemos en el laboratorio de caracteristica similares. Problema,

estimados no he encontrado el modo de hacer en R el tipico grafico de medias con la desviacion estandar asociada ... me explico, tengo 2 variables numericas, para la variable independiente se elijen 3 niveles y en cada uno de ellos se mide 15 veces la variable respuesta, para este data.frame se quiere mostrar en un grafico en el eje X los 3 niveles escogidos y en el Y la vbla respuesta, pero no e

Daniel, muchas gracias por contestar y tan rápido. Pues puede ser la solución, he hecho el cambio y sigue sin pintarme los puntos -> data_ <- toJSONArray(data_, json = F) map$geoJson( # leafletR::toGeoJSON(data_, # # lat.lon = c('Lat', 'Long'), # dest=output_geofile), data_, onEachFeature =