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Hola Alguien me podría decir como hacer una grafica del tipo persp() de la densidad de una distribucion normal bivariante estandarzada con correlacion 0.5?? gracias [[alternative HTML version deleted]]

Como usas la función image puedes consultar la ayuda ?image o help(image) y encontrarás el siguiente ejemplo donde se usa un diferente color Palette (mencionada por pepeceb en su respuesta). x <- 10*(1:nrow(volcano)) y <- 10*(1:ncol(volcano)) image(x, y, volcano, col = terrain.colors(100), axes = FALSE) # O puedes usar directamente el número para indicar el color image(x, y, volcano, col =

...t; en valor absoluto con respecto a los que hay por encima de 200. Y por > definición, es una escala de color que depende de la magnitud de la > variable. > > Tal vez puedas mejorar la visualización cambiando el color del punto > central (argumento ?mid?), en vez de blanco, por algún tono de rojo > intermedio. > > Si esto no lo soluciona intenta pegar el ejemplo con un subconjunto de > datos con el que se pueda reproducir (es fácil con datapasta+reprex: > https://reprex.tidyverse.org/articles/articles/datapasta-reprex.html) > > Un saludo, > Emilio > > &...

Muy buenas. Quiero hacer un mapa que me pinte en azul los valores negativos y en rojo los positivos. Los negativos llegan hasta -400 y los positivos hasta 200. Si pongo limits=c(-200, 200), me colorea bien los positivos (rojo), pero los negativos por debajo de -200 me los pone gris. Si pongo limits=c(-400, 200), me colorea bien los negativos (azul), pero los positivos apenas se ven. Necesito que

...ay por encima de 200. Y por >> > definición, es una escala de color que depende de la magnitud de la >> > variable. >> > >> > Tal vez puedas mejorar la visualización cambiando el color del punto >> > central (argumento ?mid?), en vez de blanco, por algún tono de rojo >> > intermedio. >> > >> > Si esto no lo soluciona intenta pegar el ejemplo con un subconjunto de >> > datos con el que se pueda reproducir (es fácil con datapasta+reprex: >> > https://reprex.tidyverse.org/articles/articles/datapasta-reprex.html)...

Hola, Quiero saber si es posible programar una cópula donde las funciones marginales son multivariantes, siguiendo el esquema del package ''Copula''. Es decir, Copula(F(x,y), G(w,z))) En el caso de funciones marginales univariantes, un ejemplo de la normal multivariante quedaria de la siguiente forma,

...age)), bandwidth = c(3.5, 0.5), gridsize = c(200, 200)) #con este plot de densidad se expresa mejor la idea a expresar image(cps_bkde$x1, cps_bkde$x2, cps_bkde$fhat, col = rev(gray.colors(10, gamma = 1)), ############################AQUI PARA CAMBIAR Y PONER TONOS ROJIZOS MAS FUERTES xlab = "experience", ylab = "log(wage)") box() lines(fit ~ experience, data = cps2) lines(lwr ~ experience, data = cps2, lty = 2) lines(upr ~ experience, data = cps2, lty = 2) image(cps_bkde$x1, cps_bkde$x2, cps_bkde$fhat,...

Hello, I am getting a persistent seg fault while trying to sync our server to a new location. We are on 2.2.33.2, due for an upgrade but we have used dsync successfully in the past. In fact, we used it to populate this same instance. So I hope this is just a configuration issue. My logs are being filled with these errors:: 2019-07-10T08:29:53-04:00 localhost dovecot: [ID 583609 mail.crit]

...una hoja afectada, ya que su superficie nos es regular. > Para todos estos análisis puedes hacerlo perfectamente en R, en concreto los paquetes "magick" y "EBImage" (este último del repositorio BioConductor). > Lo que tendrás que hacer es procesar las imágenes, pasarlas a tonos de gris, aplicarles filtros para detectar el contorno y estimar la superficie faltante. Estos cálculos no son complicados. También puedes hacer algún tipo de modelo usando el área de las hojas completas y extrapolando estos resultados a las hojas dañadas. > Si luego lo que además quieres es hac...

...uperficie nos es regular. > > - Para todos estos análisis puedes hacerlo perfectamente en R, en > concreto los paquetes "magick" y "EBImage" (este último del repositorio > BioConductor). > - Lo que tendrás que hacer es procesar las imágenes, pasarlas a tonos > de gris, aplicarles filtros para detectar el contorno y estimar la > superficie faltante. Estos cálculos no son complicados. También puedes > hacer algún tipo de modelo usando el área de las hojas completas y > extrapolando estos resultados a las hojas dañadas. > >...

...ular. >> >> - Para todos estos análisis puedes hacerlo perfectamente en R, en >> concreto los paquetes "magick" y "EBImage" (este último del repositorio >> BioConductor). >> - Lo que tendrás que hacer es procesar las imágenes, pasarlas a tonos >> de gris, aplicarles filtros para detectar el contorno y estimar la >> superficie faltante. Estos cálculos no son complicados. También puedes >> hacer algún tipo de modelo usando el área de las hojas completas y >> extrapolando estos resultados a las hojas dañ...

...da, ya que su superficie nos es regular. >>> Para todos estos análisis puedes hacerlo perfectamente en R, en concreto los paquetes "magick" y "EBImage" (este último del repositorio BioConductor). >>> Lo que tendrás que hacer es procesar las imágenes, pasarlas a tonos de gris, aplicarles filtros para detectar el contorno y estimar la superficie faltante. Estos cálculos no son complicados. También puedes hacer algún tipo de modelo usando el área de las hojas completas y extrapolando estos resultados a las hojas dañadas. >>> Si luego lo que además quiere...

...Para todos estos análisis puedes hacerlo perfectamente en R, en >>> concreto los paquetes "magick" y "EBImage" (este último del repositorio >>> BioConductor). >>> - Lo que tendrás que hacer es procesar las imágenes, pasarlas a >>> tonos de gris, aplicarles filtros para detectar el contorno y estimar la >>> superficie faltante. Estos cálculos no son complicados. También puedes >>> hacer algún tipo de modelo usando el área de las hojas completas y >>> extrapolando estos resultados a las hojas dañ...

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