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Estimados, Mi problema consiste en probar efectos de dos sistemas de siembra en la abundancia de insectos (variable de conteo). Tengo un diseño en bloques con el sistema de siembra, con muestreo semanales de insectos (10 semanas) en cada unidad experimental. Quiero aplicar un modelo lineal generalizado con distribución de Poisson, con medidas repetidas en el tiempo. Agradecería ayuda con la

Hola, Soy nuevo manejando R y no tengo mucha experiencia. Estoy intentando modelar una función que me relacione el nº de cebas (nº de presas que los padres traen a los pollos) con el tamaño de parche de un bosque (factor categórico; 2 niveles= grande y pequeño). Al ser un conteo (nº de cebas) he pensado utilizar familia= poisson con link= logarítmico. He construido un GLMM con: Nº de cebas

Buenas tardes, Estoy interesado en generar observaciones de una distribucion binomial bivariada en la que hay _cierto_ grado de correlacion (denotemoslo rho). Podria por favor alguien indicarme como hacerlo en R? Este es el contexto. Supongamos que se tienen dos experimentos en los que la variable respuesta _sigue_ una distribucion binomial, i.e., X_i ~Binomial(n_i, p_i), i=1,2 y que, por ahora,

Hola a todos! perdón por molestarlos nuevamente con los contrastes, pero estoy trantando de entender que es lo que está haciendo R y de donde vienen los valores que informa pero  no lo logro. Creí haberlo entendido pero a la hora de usar mis datos los resultados no dan como deberían. Tengo dos variables explicativas que son factores con 3 niveles cada uno. Esta es la tabla de medias de la

> Hola a tod@as a ver si me podéis ayudar: > > tengo una base de datos en excel con 120 variables y 58 observaciones para > cada una de ellas y no encuentro la manera de que reconozca la base de > manera correcta, es decir que reconozca que son 120 variables y que se trata > de series temporales. He usado el paquete ts, zoo pero tampoco así consigo > indexarlas de manera

Estimados, Les consulto por el siguiente problema. Variable respuesta: Número de picadas de alimentación de los insectos (picadas) Factores: 1) Especie de insecto (especie), 2) Estado de desarrollo de los insectos (edad) y 3) Estado de desarrollo de frutos (estado). Modelo: MLG con distribución binomial negativa como componente aleatorio. Estrategia de selección de modelo: Evaluación del cambio

https://bugs.freedesktop.org/show_bug.cgi?id=39843 Summary: HDMI output not detected on Point of View R-VGA150904 (nv96, 9500gt) Product: xorg Version: git Platform: x86-64 (AMD64) OS/Version: Linux (All) Status: NEW Severity: normal Priority: medium Component: Driver/nouveau

Buenos días, Soy Cristian Rodelo y quería haceros una pregunta. Tengo un conjunto de datos en los que a un grupo de sujetos se les realizaron medidas de tensión arterial a lo largo de 24 horas. En promedio 4 determinaciones horarias. Es decir que cada sujeto se le realizaron 4 determinaciones horarias durante 24 horas. Bien, quiero determinar la trayectoria longitudinal de las mediciones de

Hola Estoy cometiendo un error con tapply (lógicamente acepto cualquier otra forma para mi problema). Prepare el siguiente código para copiar y pegar, donde describo los datos y mi problema, creo que es la forma más fácil de explicarme. # primero cargo los datos para explicar el problema individuo <- c(''a'', ''b'', ''c'',

Hello, Does anyone use a SAMBA server on a HP/9000 with HP/UX 10.20 ? I use currently Samba at home with Linux, W95 and AmigaOS , at work on Solaris and I will try to use it for a new project on several HP/9000. Regards

Muy buenas, quiero calcular correlaciones de Pearson entre dos variables (a,b) teniendo en cuenta una tercera (c). Para ello estoy usando una función llamada "pcor.test" (http://www.yilab.gatech.edu/pcor.html), que en realidad no está en ningún paquete de R, que yo sepa. ¿Alguien conoce una función similar en alguna librería de R? Por otro lado, para ver si me cuadraban los resultados,

Buenas noches a todos, Me dirijo a vosotros porque estoy trabajando con medidas repetidas sobre un grupo de sujetos y quisiera graficar la evolución temporal de cada uno de ellos pero suavizada mediante un spline (o en su defecto algún tipo de línea suavizadora que no necesariamente tenga que pasar por los puntos de cada sujeto). Además, quisiera hacerlo en R básico, esto es, sin recurrir al uso

Alguien tiene experiencia en escribir una pdMat. Para aquellos que no lo recuerden son las matrices de covarianzas de los efectos aleatorios que ajusta la función lme de la librería nlme Estas matrices tiene especial importancia en aplicaciones de genética de poblaciones y en particular en mapeo de asociación. Pinheiro y Bates dicen que el usuario puede crear sus propias pdMat y sugiere como

Es cierto, una vez más entendí todo mal. Mis disculpas. La solución con SQL no va nada corta, me parece: # filtrar el mes en el que todos los campos de la columna RESULTADO son NA sqldf(" select * from DF where mes in ( select a.mes from ( select mes, count(*) as total_NA from (select * from DF where resultado=' NA ') group by

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

Buen día a todos el problema que tengo es el siguiente: tengo una matriz 0 0 0 1 5 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 4 0 1 0 7 2 9 0 1 necesito hacer el primer conteo de números hasta que encuentre el primer cero. para la fila 1: tiene 1 y 5 son dos elementos fila 2: solo tiene 1 elemento fila 3: tiene 1 fila 4: 1 y 6 dos elementos fila 5: no tiene elementos distintos de

El jue, 22-02-2018 a las 09:52 +0100, Carlos Ortega escribió: > Aquí tienes un par de formas... ... y aún una más, con el siempre fiel lenguaje SQL: library(sqldf)# corriendo antes lo que hizo don Carlos pero dejándolo como un data.frame tradicional:DF<-as.data.frame(DF)sqldf("select * from DF where resultado=' NA '") ¡Saludos! -- «...homines autem hominum causa esse

Hola buenas a todxs, comento mi duda: Calculo la correlación entre dos variables (calculo por años que: mayor tasa de desempleo implica menos venta de coches) y me sale positiva la correlación por lo tanto tienen una relación directa. Mi duda: ¿para que esta prediccíón sea cierta, además de una correlación positiva tengo que calcular el nivel de significancia entre las dos variables? Saludos y

Ya... de esta forma tampoco obtienes el mes que tiene todos sus valores NA...que es la duda .. Otra forma más sencilla con data.table que la que envié anteriormente... > > Lines <- "MES|VARIABLE|RESULTADO| + 1|A|SI| + 1|B|SI| + 1|C|NO| + 2|A|NA| + 2|B|SI| + 2|C|SI| + 3|A|NO| + 3|B|NO| + 3|C|NO| + 4|A|NA| + 4|B|NA| + 4|C|NA|" > > DF <- read.table(textConnection(Lines),

Hola amigos, esta es mi primera duda, espero que no sea demasiado fácil. Tengo unos datos de dos variables y quiero mostrar recta de regresión y valor de correlación serie0 <- c(0.651, 0.712, 0.614, 0.645, 0.559, 0.647, 0.642, 0.534, 0.616, 0.621, 0.623) serie1 <- c(0.572, 0.641, 0.565, 0.596, 0.518, 0.604, 0.602, 0.501, 0.58, 0.589, 0.596) data <- cbind(serie0, serie1) colnames(data)