search for: varianzas

...los atrapan la verdadera media y la verdadera varianza poblacional respectivamente. Comente los resultados encontrados. he hecho esto promedio=0 varianza=0 for(i in 1:1000) { y<-rnorm(10, 2.5, 0.16) promedio[i]=mean(y) varianza[i]=var(y) } promedio varianza #para generar 1000 prom y 1000 varianzas para la muestra de n=10, mu=2.5 y dev=0.16 intmedia=c(promedio) #intmedia =iintervalo de confianza para la media t.test(intmedia, conf.level=0.95) One Sample t-test data: intmedia t = 1575.343, df = 999, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true mean is not equal to 0...

??Gracias Javier,? 2017-04-01 12:07 GMT-03:00 <javier.ruben.marcuzzi en gmail.com>: > Mi duda es la siguiente, la varianza residual en su modelo, es homogénea o > heterogénea, ?La varianza es homogénea, común a todas las observaciones. Digamos que el modelo es el siguiente, y=f(x, betas)+e con f alguna función no lineal cuyos parámetros son betas y con e~N(0, sigma2). Uno suele

> > Hola, a todos! Estoy ajustando un modelo componentes de varianza utilizando el paquete lme4, quiero extraer luego los valores estimados de varianza de cada factor aleatorio de este objeto lmer y guardarlo en un vector. Existe la función VarCorr, Esto es lo que hago: Mi ejemplo: tengo 3 factores NDVIaño; Máx.IH; TV # Ajusto el modelos lmer(peligro100 ~ 1 + (1|NDVIaño) + (1|Máx.IH) +

Hola! Para simular matrices de datos normales multivariados con la sentencia rmvnorm (dentro del paquete mvtnorm) se necesita, entre otras cosas, el número de vectores a simular, el vector de parámetros-medias correspondiente a cada variable y su respectiva matriz de Varianza-Covarianza. En este último punto, tengo problemas. En lugar de ingresar una matriz sigma creada por mi, necesito simular

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 amigos, Supongamos que se quiere ejecutar un modelo no lineal con nls. Pensemos en el ejemplo de la ayuda: DNase1 <- subset(DNase, Run == 1) fm1DNase1 <- nls(density ~ SSlogis(log(conc), Asym, xmid, scal), DNase1) summary(fm1DNase1) Aquí se está modelando la densidad óptica de un ensayo relacionada de forma no lineal (logística) con (el logaritmo) de la concentración de una proteína.

Estimados, tengo que analizar un experimento que fue ejecutado bajo el diseño strip strip plot, lo que es bastante infrecuente al menos en mi area, y no quisiera hacerlo a mano. Me pregunto si en R existira algun paquete que ejecute el analisis de varianza de este tipo de experimentos. Recuerdo que un par de veces se han dado aqui paginas para consultar acerca de paquetes, funciones y esas

¿Viene implementado en algún paquete el clásico test para la varianza de una normal (basado en la distribución chi-cuadrado)? Sí, ya se que es muy sencillo hacerlo uno mismo... Gracias. Saludos a tod@s y felices navidades. H. Gómez [[alternative HTML version deleted]]

Hola Javier, gracias por contestar tan rapido (tarde en la noche) ... olvide decir que, obviamente, he revisado la internet buscando y no encuentro ni siquiera la tabla de analisis de varianza del diseño ... habia revisado el paquete agricolae porque este trae diseños parecidos pero no exactamente lo que necesito. Sigo buscando, muchas gracias, Eric. On 29/04/15 22:57,

Hola a todos. ¿Cómo puedo ajustar un modelo de regresión logística en el que la varianza de los errores no son iguales, sino que esta puede ser modelada por otras variables ? ¿Utilizando modelos mixtos o voy desencaminado? Gracias..

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

...una función del R que realice el clásico test de igualdad de medias basado en la t de Student (o calcule intervalos de confianza para diferencias de medias entre variables normales), tomando como entrada las medias de las muestras, los tamaños muestrales y las desviaciones tipicas muestrales (o las varianzas muestrales o los errores estándar)? Muchas gracias y saludos. H. Gómez [[alternative HTML version deleted]]

Colegas: Necesito hacer una serie de ajustes de un modelo de decaimiento exponencial a unos datos de concentración de compuestos fluorescentes contra el tiempo. Para la mayoría de los experimentos tengo tres réplicas por cada tiempo, y haciendo los gráficos correspondientes parece haber diferencias muy grandes en la dispersión de los datos, siendo generalmente mas grandes al principio del

Hello, I'm new in this R world and I don't know much about statistics, but now I have to analize some data and I've got some first queries yet: I have 5 sets of area mesures and each set has 5 repetitions. My first step is to check data looking for outliers. I've used the outliers package. I have to use the cochran test and the grubbs test in case I find any outlier. The problem

...los atrapan la verdadera media y la verdadera varianza poblacional respectivamente. Comente los resultados encontrados. he hecho esto promedio=0 varianza=0 for(i in 1:1000) { y<-rnorm(10, 2.5, 0.16) promedio[i]=mean(y) varianza[i]=var(y) } promedio varianza #para generar 1000 prom y 1000 varianzas para la muestra de n=10, mu=2.5 y dev=0.16 intmedia=c(promedio) #intmedia =iintervalo de confianza para la media t.test(intmedia, conf.level=0.95) One Sample t-test data: intmedia t = 1575.343, df = 999, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true mean is not equal to 0 95 percen...

Genial !! Gracias Carlos, voy a leer la vignette. A todo esto, alguien se acuerda de esas paginas para buscar paquetes y funciones de R ? Se que una estaba en CRAN, pero las otras tambien eran muy buenas porque las use un par de veces, pero no las puedo encontrar en los mails de la lista. Saludos y gracias, eric. On 30/04/15 09:22, Carlos Ortega wrote: > Hola, > >

Hola de nuevo. Se me olvidaba la principal razón para utilizar gbm.step del paquete dismo. Como sabéis, los boosted si sobreajustan (a diferencia de los random forest o cualquier otro bootstrap) pero gbm.step hace validación cruzada para determinar el nº óptimo de árboles y evitarlo. Es fundamental. La opción que me queda, Carlos, es hacerlo con gbm, pero muchas veces, y usar el

Hola! Estoy teniendo un problema para testar la normalidad y la homogeneidad de varianzas para mi modelo de manova Es este mi modelo: m1<-manova(cbind(pred,fit,oniv)~tratamento/parcela+bloco,data.vegetacao) Aparte de tener tres variables respuestas (predador, fitófago, omnívoro), también es un diseño anidado. Alguien sabría responder esto? Gracias! Carol [[alternative HT...

Hola, quiero hacer un estudio de no inferioridad para ver si tres tratamientos quirúrgicos son equivalentes en el tratamiento de una patología. Me gustaría saber qué librerías se pueden utilizar y ver algún ejemplo. Gracias J Martín

Hola, tenemos como equivalencia no paramétrica al Anova de 1 vía el test Kruskal Wallis, pero ¿existe un test no paramétrico equivalente al Anova de 2 vías? Gracias. Saludos. -- Sec. Apoyo Estadístico. Servicio de Apoyo a la Investigación (SAI) Vicerrectorado de Investigación e Internacionalización. Universidad de Murcia Edif. SACE. Campus de Espinardo. 30100 Murcia @. mariaelvira.ferre en