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Hola Ruben, Sí precisamente es lo que comentas, en matemáticas no se suele llamar bucketización (este término se emplea más en informática) sino datos agrupados. Pero la idea es la que tu mismo dices. Respecto a las gráficas que has puesto, me han aclarado mucho sobre el tema, gracias. Si realizo lo mismo, por ejemplo con nbucket=1000 sigo obteniendo un p-valor de 1. Es decir, que casi le

Hola! Necesito evaluar la normalidad de una variable para la que tengo más de 5000 observaciones. Shapiro-Wilks no funciona para muestras mayores 5000 observaciones. AAlshap <- lapply(AAdf, shapiro.test) Error in FUN(X[[i]], ...) : sample size must be between 3 and 5000 Alguna sugerencia? Gracias. [[alternative HTML version deleted]]

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 HTML version

Dear all, I'm a newbie in R. I am running simulations using a fixed bandwidth in nonparametric regressions, sending all the output to a file myoutput.txt using sink("myoutput.txt"), & R is printing all warnings by the end of the simulation on the file. I know the source of the problem & can take care of it. However, finding a 50 MB file (where all the output is printed, e.g.

Hola, Estoy analizando unos datos para una tesis doctoral. Durante la investigación se han recogido distintas variables clínicas de dos grupos (n=30 y n=40). Me encuentro que las comparaciones de medias se han realizado mediante t-tests sin preocuparse de estudiar la distribución de las variables. Al revisar si las variables se ajustan a la distribución normal, aunque los QQplots no tienen

Tu fichero tiene los decimales como puntos y no como comas como tu le indicas. Te dejo un ejemplo #--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- setwd(dir="c:/Users/usuario/Desktop/") library(outliers) filename<-"timediff.csv" time<-read.csv(filename, sep=";",header=TRUE,dec=".")

Hola Marta, si observas cualquier artículo de psicología esto es una práctica típica. Te digo psicología porque creo que tus datos son de ese tipo. Tienes bibiligrafía de artículos cientificos en las que se quitan valores siguiendo los criterios que te he dicho solo has de buscar bibliografía del campo en el que te mueces. Osea que nos quitarlos por que sí, aunque en cada area de ciencia tienes

Dear R-users, One of the main reasons I moved from GAUSS to R (as an econometrician) was because of the existence of the library LOCFIT for local polynomial regression. While doing some checking between my former `GAUSS code' and my new `R code', I came to realize LOCFIT is not quite doing what I want. I wrote the following example script:

Estimados Recuerdo que hace unos años en esta lista con uno de los Carlos se había creado un hilo sobre R y python, hoy leo una noticia, por lo menos para mí, que podría entrar en esa situación entre lo mejor de dos alternativas. Lógicamente, es nuevo para mí, no puedo opinar nada más que compartir la información, probar, usar, y cada uno puede utilizar o rechazar la herramienta. Miren

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

Buenas noches: Les consulto por lo siguiente, tengo este gráfico Estos son el resultado de modelos mixtos, los datos son almacenados en un data.frame, resumiendo el código, quitando el x <- data.frame() como el plot() El primero es fitted: goatMilk$dim, fitted(fitWilm_goat) plot la línea de arriba El segundo es predict: goatMilk$dim, predict(fitWilm_goat) El tercero es plot + lines

--- El lun, 12/9/11, Cristalina <pa100cia77@yahoo.es> escribió: De: Cristalina <pa100cia77@yahoo.es> Asunto: Re: [R-es] Cosinor Analysis Para: "Carlos Ortega" <coforfe@gmail.com> Fecha: lunes, 12 de septiembre, 2011 08:43 Hola,   Carlos, muchas gracias.   El método empleado en http://tolstoy.newcastle.edu.au/R/e6/help/09/01/0626.html (el url que se referencia

En cualquier caso, para nada necesitas normalidad en las variables. De las distribuciones que presentas, y abundando en lo que te indica Olivier, ¿sería interesante considerar sólo 2 grupos (?normal? y ?enhorabuena?) en las variables 2 y 3? Todo esto sin saber de lo que estamos tratando, claro? XD Un saludo, Isidro De: Olivier Nuñez [mailto:onunez en unex.es] Enviado el: martes, 30 de

Hola Isidro: También había sopesado esa posibilidad pero por una parte me parecía "complicar" el proceso y por otra tengo mis dudas acerca de que en que el análisis cluster pueda prescindir de la hipótesis de Normalidad en las dos variables "raras" que tengo. De cualquier forma muchas gracias por tu idea. Un saludo {In Archive} RE: [R-es] Clasificacion de

Saludos a todos como analizo las curvas o funciones (ANALISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES O CORRELACION CANONICA) que estan adjuntadas en el archivo JPEG, Necesito determinar el patron o una funcion equivalente, gracias a todos CARLOS ANDRES ------------ próxima parte ------------ Se ha borrado un adjunto en formato HTML... URL:

Buenas, En R, como en la mayoría del software estadístico, no se utiliza ningún nivel de confianza sino que lo que se calcula es el p-valor asociado al contraste. De forma que cuanto más cerca de 0 esté el p-valor "menos credibilidad le damos a la hipótesis nula". Dicho mejor, debemos rechazar la hipótesis nula si el p-valor está por debajo de nuestro nivel de confianza. Por ejemplo,

Dear all, I'm interested in testing 2 nonlinear restrictions on coefficients of a nls object. Is there a package for doing this? Something in the lines of `test(nls object, res=c("res 1","res 2"),...)' I only found the function delta.method in the alr3 library that calculates the se of a singleton nonlinear restriction of a nls object using the delta method. Thanks in

Estimados apañeRos: La duda o propuesta que os voy a plantear es a la vez metodológica y relacionada con R. Me encuentro trabajando con tres variables que son el resultado de un computo de porcentajes. Me explico, se toma una muestra de n casos (unos 6.500 aprox) pertenecientes a i individuos (unos 230 aprox) en la que se comprueba si un determinado evento ha ocurrido o no, anotándose 1 en

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. Seguramente es una pregunta un poco tonta, pero no encuentro respuesta. Si tengo por ejemplo x <- 1:4 y <- c(2,1,3,4) freq <- c(1,2,1,2) ¿existe alguna forma en R de obtener la correlación (de pearson , por ejemplo) de x e y teniendo en cuenta que freq son las frecuencias? O también. ¿cómo podría "expandir" estos datos para conseguir que x sea (1,2,2,3,4,4) e y