similar to: Series temporales

Gracias a todos por sus respuestas, perdón si no fui muy claro. Lo que intento replicar es un análisis realizado en Stata, tengo que hacer los mismos cálculos pero en el r. En Stata lo que se hizo fue: xi: logistic i.coord i.v11_sexo, vce (cluster red) *Vce (cluster clustvar) especifica que los errores estándar permiten la correlación intragrupo, relajando el requisito habitual de que las

Hola todos Cuando realizo las predicciones del modelo multinomial con el paquete nnet, estas cambian cada vez que lo ejecuto ... saben por qué pasa esto ?? Gracias por la ayuda. [[alternative HTML version deleted]]

Gracias Carlos. No uso caret, pero lo miraré. Quoting Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es>: > Hola, > > Creo que si utilizas "caret" y en la función "trainControl()" defines "oob" > como criterio de randomización, puedes luego recuperar del objeto del > modelo, las predicciones individuales... > > Saludos, > Carlos Ortega >

Hola. Estoy empezando a ver temas de series temporales y me gustaría saber como obtener con R los IVES (índices de variación estacionales). Por el momento estoy viendo cosas muy simples, como descomponer una serie en tendencia y componente estacional, usando la función decompose y también la función stl. Por ejemplo # generamos 48 datos de una normal por ejemplo x <- rnorm(48) # creamos el

Muy buenas, ¿sabe alguien cómo obtener las predicciones sobre el out of bag que hace randomForest? Manuel . -- Dr Manuel Mendoza Department of Biogeography and Global Change National Museum of Natural History (MNCN) Spanish Scientific Council (CSIC) C/ Serrano 115bis, 28006 MADRID Spain

Hola a todos! Espero que me pod?is ayudar porque estoy un poco atascado. He hecho un modelo de regresi?n de Cox para la supervivencia a 3 a?os de pacientes con c?ncer colorrectal en funci?n de una serie de factores. De la muestra total de unos 1000 casos, cre? dos grupos: uno de entrenamiento y otro de test. El modelo lo hice con el grupo de entranamiento. La asignaci?n de los pacientes a cada

Hola a todos! Espero que me pod?is ayudar porque estoy un poco atascado. He hecho un modelo de regresi?n de Cox para la supervivencia a 3 a?os de pacientes con c?ncer colorrectal en funci?n de una serie de factores. De la muestra total de unos 1000 casos, cre? dos grupos: uno de entrenamiento y otro de test. El modelo lo hice con el grupo de entranamiento. La asignaci?n de los pacientes a cada

Buenas Alguien sabe como se hacen las predicciones de las series temporslea usando keras? Baaado en esto: https://tensorflow.rstudio.com/blog/time-series-forecasting-with-recurrent-neural-networks.html He intentado hacer un predict_generator(test_data) pero siempre me devuelve el error de que el array no coincid con las dimensiones Gracias!! Obtener Outlook para

Hi R-helpers! I have the following object: > head(coeficientes) caedois b1 b2 b3 1 1 0,033120395 -20,29478338 -0,274638864 2 2 -0,040629634 74,54239889 -0,069958424 3 5 -0,001116816 35,2398622 0,214327185 4 10 0,171875 5 14 0,007288399 40,06560548 -0,081828338 6 15 0,027530346 0,969969409 0,102775555

Es justo ese ejemplo el que estoy mirando, pero no sale la prediccion He probado a cambiar la funcion generadora, haciendo que devuelva como lista solo los input, pero sigue devolviendo error: Error in py_call_impl(callable, dots$args, dots$keywords) : ValueError: Error when checking model : the list of Numpy arrays that you are passing to your model is not the size the model expected.

Hola, Estoy intentando realizar un ajuste a un modelo setar con R y me surgen problemas a la hora de representar el modelo setar sin la constante. El código es el siguiente: # Estimacion TAR(2;2,2) con delta 1: mod.setar <- setar(x, m = 2, mL = 2, mH = 2, thDelay = 1) mod.setar summary(mod.setar) mod.setarc<-setar(x, m=2, mL=2, mH=2, thDelay=1, include=c("none")) ##eliminamos

¡Hola! Espero que estén muy bien. Le he dado muchas vueltas a este asunto pero ggplot lleva ganada la batalla. Les consulto. Tengo un conjunto de datos longitudinales y se hicieron varios ajustes sobre ellos. Ahora, intento colocar las predicciones sobre el mismo gráfico con el código adjunto. Mi problema exacto es que quisiera que la leyenda, además del tipo de línea, pudiera mostrar el color

Thank you all!!! The problem was the decimal symbol! My data was saved in a txt file, so I?ve introduced the dec="," in ?read.table? and it worked. What I?ve done was coeficientes<-read.table("coeficientes.txt",sep="\t",header=T,dec=",") Then, subset worked fine coeficientesWanted<-subset(coeficientes,b1>0) Thanks again, Cec?lia Carmo

Hola a todos, en primer lugar quería agradecer la ayuda recibida desde el foro con respecto a la creación de una red neuronal. Estoy utilizando el paquete Neuralnet, que me parece que es bastante bueno, pero tengo el problema que soy incapaz de hacer las predicciones del modelo. Sé que se hace con el comando "compute", pero no encuentro ningún ejemplo de cómo hacerlo. ¿Alguien me puede

Muchas gracias por la respuesta. He mirado y los coeficientes no son altos pero sí tengo una gran cantidad de ceros en la variable dependiente (más del 90%). Sin embargo, al incluir otro tipo de variables independientes no me da ese aviso, dejando la misma variable dependiente. ¿Cómo podría utilizar stan/rstan de forma sencilla para diagnosticar el modelo? Muchas gracias El Lun, 9 de Abril de

Un ejemplo con un modelo más simple: He especificado este modelo: >formula(m2.pile) ger ~ tem + pot + time Si hago predict me da: >predict(m2.pile,newdata=data.frame(tem=25,pot=0,time=3),type="response") 0.08243262 Extraigo los coeficientes: > coef(m2.pile) (Intercept) tem pot time -1.89521331 -0.02303313 4.74499714 0.02043222 Ahora calculo la

Buenos días a todxs, Estoy comparando la predicción de los valores (0, 1, 2, 3,.....hasta 13) frente a los observados. Con la idea de comparar el modelo Zero inflated y el Binomial negativo y ver cual presenta mas distancia frente a las predicciones observadas. Para ello introduzco los códigos en la consola: #Modelo ZIM pred<-round(colSums(predict(zeroinfl, type="prob") [,1:14]))

¿Quieres decir que para un nivel de una variable categorica todas las observaciones de la variable respuesta sean ceros? Gracias El Lun, 9 de Abril de 2018, 19:59, Carlos J. Gil Bellosta escribió: > ¿Podría ser que para algún nivel de alguna variable independiente > categórica solo hubiese ceros? En ese caso, casi seguro, aparecería ese > tipo de warning. > > El lun., 9 abr. 2018 a

¡Gracias! Pero al hacerlo R se cae y aparece un "R session aborted"... :-\ ¿Habrá alguna manera manual? 2017-06-07 17:53 GMT-04:00 Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es>: > Hola, > > Para este tipo de ajustes, vaya u otros sobre "ggplot2", este asistente > ayuda mucho a modificar y adaptar la mayor parte de los elementos que > forman un gráfico

Hola de nuevo Carlos, he probado a quitar esa variable categórica y me sigue dando el aviso... El Lun, 9 de Abril de 2018, 20:17, Carlos J. Gil Bellosta escribió: > Si, creo que el motivo del warning puede ser ese. Es hipotético, pero > plausible. Sobre todo cuando tienes más de un 90% de ceros. > > El coeficiente de ese nivel para el modelo de la mixtura (ceros vs > binomial >