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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 =

Gracias Emilio. Si, son asimétricos porque se mueven en rangos distintos. De hecho, miden cosas distintas, pero una muestra no puede ser positiva y negativa a la vez. Me planteo multiplicar las positivas por 2 y al editar el mapa corregirlo para que indique los valores reales. Eso funcionaría, pero son muchos mapas y quizás haya una función en ggplot que evite el problema directamente. Manuel El

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

No sé muy bien, Carlos, como hacerlo, pero no parece más sencillo que lo de multiplicar por 2 los positivos y después editar el mapa. De lo que decías, Emilio, de cambiar el color del punto central creo que haría más confusa la interpretación. El vie., 20 sept. 2019 a las 10:33, Carlos Ortega (<cof en qualityexcellence.es>) escribió: > Hola, > > Una alternativa que suele

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 hace...

...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. > > S...

...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 daña...

...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 quieres...

...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 daña...

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