similar to: Rv: Rv: limites de un boxplot

Hola a todos, Tengo una pregunta: ¿cómo puedo forzar para que el eje de ordenadas de estos dos boxplot esté por ejemplo entre -10 y 10? He consultado la ayuda de la función pero no he sabido cómo hacerlo.  a<-rnorm(1:100) boxplot(a) b<-rnorm(2,1:100) boxplot(b) Disculpad si la pregunta es muy básica. Ojo: no quiero juntar los dos gráficos en un solo boxplot, sino que su rango del eje

Muchísimas gracias Carlos. La he probado simulando datos con solapamiento conocido y va como un tiro! Saludos Angel Sent from Samsung tabletCarlos Pérez Carmona <carlos.perez@uam.es> wrote:Hola Ángel, Nosotros creamos recientemente una función para calcular el overlap entre distintos caracteres de especies de plantas o animales. La función (trova) puedes encontrarla aquí:

Dear John, Actually, I was using gWidgetsRGtk2. The solution you suggest works fine. Thank you very much. Best regards. Olivier -- ____________________________________ Olivier G. Nuñez Email: onunez en iberstat.es Tel : +34 663 03 69 09 Web: http://www.iberstat.es ____________________________________ El 27/05/2009, a las 17:28, John Verzani escribió: > Dear Olivier, > > I

Hola Andrés.Necesariamente debe ser con boostrap??Te recuerdo que los modelos ARIMA sirven para modelar la media, pero si el componente volátil (varianza) es significativo , debes usar los modelos GARCH, existe una librería para esto (fGarch)R tiene algunas herramientas para pronósticos. Puedes usar la libraría forecast, que tiene algunos modelos de ajuste, también puedes intentar realizando

2010/9/6 <r-help-es-request@r-project.org> > Envíe los mensajes para la lista R-help-es a > r-help-es@r-project.org > > Para subscribirse o anular su subscripción a través de la WEB > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > > O por correo electrónico, enviando un mensaje con el texto "help" en > el asunto (subject) o en el cuerpo a:

Hola a todos, me estoy volviendo loco con la siguiente función: preguntar<- function (matriz_respuestas_interna) {     cat("\n","¿Acertaste la respuesta (NO:0 SI:1)?","\n")         y<-scan(n=1)     matriz_respuestas_interna<-cbind(matriz_respuestas_interna,y) } Resulta que yo he definido la siguiente variable matriz_respuestas<-1 Y querría que al

hola! podrian ayudarme con esto: Genere 1000 muestras aleatorias de tamao n=10 de una poblacin normal con media =2,5 y desviacin 0,16. Con cada una de las muestras construya un intervalo de confianza al 95% para la media y para la varianza. Cuente que porcentaje de los 1000 intervalos atrapan la verdadera media y la verdadera varianza poblacional respectivamente. Comente los resultados

Dear John, I have a question. When I run a RGtk code in my terminal (without using the R GUI) R --vanilla << "EOF" source("myRGtkcode.R") EOF the GTK objects do not remain on the screen. Until now, I "bypass" this problem using the following commands: require(tcltk) tkmessageBox("Press to exit") But it is not really satisfactory and the tcltk

Estimados amigos: Esta tarde he estado probando la librería mlr3, que me resulta muy interesante para trabajos de clasificación. En concreto, para entender su funcionamiento he probado un ejemplo simple (viene en CRAN). Sin embargo, cuando cambio el parámetro de clasifiación en la función de aprendizaje, me aparece el error siguiente: *Error: Element with key

Quitar la constante del modelo, no parece una buena estrategia para estos datos. En cualquier caso, si quieres visualizar las predicciones del modelo setarc con las de los demás modelos, prueba sustituir la linea plot(x.test, ylim = range(x)) por plot(x.test, ylim = range( union( x , frc.test[["setarc"]] ))) Un saludo. Olivier -- ____________________________________ Olivier G.

?strsplit Un saludo. Olivier -- ____________________________________ Olivier G. Nuñez Email: onunez en iberstat.es Tel : +34 663 03 69 09 Web: http://www.iberstat.es ____________________________________ El 07/10/2013, a las 12:28, Antonio Maurandi L escribió: > "cosa1\n\ncosa2\ncosa3\\nncosa4"

...utilizando la función interaction(). Aquí, un pequeño ejemplo con 3 variables (n=3) y k=5 k=5;n=3 z0=0:k;z=z0 for(i in 1:(n-1)) z=interaction(z,z0,sep=" ") l=levels(z) res=strsplit(l," ") do.call(rbind,res) Un saludo. Olivier -- ____________________________________ Olivier G. Nuñez Email:onunez@iberstat.es Tel : +34 663 03 69 09 Web: http.//www.iberstat.es

Hola a todos. Estoy interesado en obtener el grado de solapamiento de dos parametros obtenidos a partir de una MCMC. La gente que he consultado realiza inspecciones visuales (graficando ambas funciones de densidad  de los valores obtenidos y viendo si hay mucho o poco solapamiento), pero me gustaría incluirlo en una serie de simulaciones con lo que no podría realizarlas. Conoceia alguna manera

Dispongo de un experimento en el que cinco tratamientos ha sido aplicados a cinco grupos de voluntarios. En cada grupo había tres personas y a cada persona se le tomaron 3 medidas, En total dispongo de 45 medidas, pero evidentemente no son independientes entre sí. Si no tomo en cuenta que las medidas de la misma persona son más parecidas entre sí (bloques anidados) estaría incurriendo en

Hola, muchas gracias por los comentarios y sugerencias. Mi problema no tiene muchas dimensiones, pero como apuntaba Carlos, el ordenador casi peta. Al final conseguí todas las combinaciones con expand.grid(k,i,j,l,m) Luego las he filtrado en base al criterio de búsqueda. El 04/11/2013 21:30, Olivier Nuñez escribió: > ...utilizando la función interaction(). > Aquí, un pequeño

Buenas tardes, pido disculpas si mi consulta es demasiado elemental, pero actualmente encuentro una gran barrera para continuar mi trabajo si no lo solvento. Soy usuaria principiante de R, estoy trabajando con una base de datos climática <https://digital.csic.es/handle/10261/104742>que se encuentra en formato netcdf4 y necesito transformarla a la versión 3 con el fin de visualizarlo en un

Estimadísimo Carlos: Muchísimas gracias por responderme y hacerlo tan rápido. Contemplé esa posibilidad, es decir, que el hiperparámetro estuviera suponiendo un problema, y probé de esta forma: > learner <- lrn("classif.ranger", num.trees = 5, mtry = NULL) Error: Element with key 'classif.ranger' not found in DictionaryLearner!

Hola a todos. Estoy utilizando la función lmer del paquete lme4 para ajustar un modelo mixto. Tengo varias variables en mi data.frame, unas son a nivel individual y otras a nivel de comarcas. Listo algunas. ingre_6 : Ingresos (nivel individual) iscs_a : un indicador sintético resumen de otras variables, calculado mediante componentes principales. sau_com : superficie agraria útil de cada una

Si miras el código de t.test() verás que para calcular el p-valor llama a pt(). En la página de ayuda de pt() se cuenta que: "For the central case of pt, a normal approximation in the tails, otherwise via pbeta. For the non-central case of pt based on a C translation of Lenth, R. V. (1989). Algorithm AS 243 ? Cumulative distribution function of the non-central t distribution, Applied

es simple lo unico que tienes que hacer es instalar la libreria(xlsReadWrite) y direccionar y seguidamente especificar el numero de hoja de excel library(xlsReadWrite) dat.excel <- read.xls("d:/ruta del archivo/doc.xls", sheet=1) espero que te sirva ------------------------------------------ El día 18 de agosto de 2010 06:00, <r-help-es-request en r-project.org>