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Dear R users: I've a problem with lme function, when I want to model an unbalanced two-way anova, with 2 random factors say t and b. My two models are: model1- y(ijk) = beta+b(i)+t(j)+epsilon(ijk) model2- y(ijk)= beta+b(i)+t(j)+b:t(ij)+epsilon(ijk) beta overall mean effect The data.frame is X t b med celda 1 1 10 1 1 1 12 1 1 1 11 1 1 2 13 2 1

Hola: En el trabajo tengo que montar acceso a investigadores a uno de los servidores de cálculo de la unidad, y he conseguido ya montar un R dentro de una jaula ssh con JailKit (chroot). http://olivier.sessink.nl/jailkit/ https://launchpad.net/jailkit Ahora bien, quería probar que los usuarios pudieran también abrir alguna GUI al conectarse con ''ssh -X foo@server'' (por

Estimado Rubén Gómez Antolí En mi caso en particular al trabajar con fechas, me encontré con inconvenientes, algunos de ellos fueron mejorados en R, hoy estoy desactualizado, pero creo que en el siguiente lugar http://cran.r-project.org/web/views/TimeSeries.html hay referencia actualizada, esperando que en esta encuentre lo que necesite lo saludo muy atentamente. Javier Marcuzzi

Hola a todos: La pregunta ha quedado clara en el asunto, pero: ¿existe alguna función que convierta un objeto temporal (TS) a matriz o data.frame? En algunos cálculos que estoy haciendo me viene bien convertir un objeto temporal a matriz para poder hacer cálculos parciales por meses o años (aplicando apply en la matriz) pero no he encontrado ninguna función que haga la conversión. He

Gracias chicos por sus opiniones y recomendaciones. Como dice Javier Rubén, justo lo que quiero es que los chicos aprendan bien los fundamentos de un lenguaje de programación orientado a objetos para que no solo copien el script de una librería, corran y ya. Quisiera que comprendieran los beneficios de R en términos de manipulación de sus bases de datos y optimización de procesos a través de los

Hola, Si no te entiendo mal, necesitas la conversión a matriz como paso intermedio para agregar por meses (o cualquier unidad temporal). Si es así, te aconsejo que uses el paquete zoo y el método aggregate para la clase zoo. Por ejemplo: library(zoo) dats <- data.frame(date=seq(as.Date('2012-01-01'), by='day', length=3*365), A=rnorm(3*365),

Prueba así: --- dif_days <- 180 # Cambiado 6 meses df <- data.frame( id = c(1, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 3), dates = as.Date(c("2023-01-01", "2023-05-15", "2023-12-01", "2023-01-01", "2023-04-01", "2023-12-01", "2023-03-15", "2023-01-01")) ) # important! df <- df[order(df$id, df$dates),] n_borrar

Muchas gracias, Carlos, por esta ayuda! Desconocia la existencia de ddply y me cuesta interpretar el código. Estoy en ello. Realmente es mucho, pero mucho, más rápido. El problema es que si lo aplico a la tabla dde pruebas: id dates 1 1 2023-01-01 2 1 2023-05-15 3 1 2023-12-01 4 2 2023-01-01 5 2 2023-04-01 6 2 2023-12-01 7 1 2023-03-15 8 3 2023-01-01 dif_days <- 180 #

Hola a todos: Tengo un bucle que tarda horas y me gustaría optimizarlo. Me explico. Simplificando, tengo una tabla con 332.505 registros de 63.738 individuos. Cada registro es una medida realiza de unos días a unos meses o años después de la anterior. Lo que quiero es borrar aquellos registros que entre él y el anterior hayan transcurrido menos de 6 meses, de manera que me quede una tabla con

Sebastián No se para que vas a usar los datos, pero yo no usaría ceros cuando el dato no esta disponible ( me saltearía el último paso de la rutina que te mando). Seguramente hay mejores y mas eficientes maneras de hacerlo en R pero esta es una quizás no muy elegante: original <- matrix( c(1 ,1 ,1, 1, 223, 2, 1, 224, 3, 3, 447, 1, 78, 335.75, 8, 2901, 186.3, 2, 2901, 886.18, 3, 2901,

Hola, ¿qué tal? Modifica esto: ---- library(plyr) n_reg <- 332505 n_ids <- 63738 dif_days <- 90 df <- data.frame( id = sample(n_ids, n_reg, replace = T), dates = sample(1000, n_reg, replace = T) ) # important! df <- df[order(df$id, df$date),] n_borrar <- 1 while (n_borrar > 0) { df <- ddply(df, .(id), transform, delta = c(1000, diff(dates))) # find the

Hola a tod en s, sigo intentando representar una variable en función de meses. En la columna Mesos tengo los meses de la siguiente manera: 01/08/1996, 01/09/1996 etc. He probado con el siguiente comando: plot(Mesos, Serie01) obteniendo y tendría que obtener: [image: Imágenes integradas 2] Pero donde pone Observation Index, me gustaria tener los meses (para esta grafica he usado

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, Estoy haciendo un gráfico con: ############################################################################# ## GRAFICO BARRAS : VALORES AL DEBE MENSUALIZADO ggplot(Diario_S2, aes(x=mes_AAA, by = MES , y=ARS_DEB))+ # ASIGNAR VARIABLES geom_bar(stat="identity", width=0.7, # ANCHO BARRAS colour="grey", fill="darkgreen", #

Hola a todos: quiero consultarles para estar seguro de que estoy entendiendo bien el funcionamiento de la función smoothSpline() del paquete 'timeSeries'. Tengo una serie temporal con datos mensuales a la cual quiero suavizar usando splines para, por ejemplo, comparar con otras series temporales. Por lo que estuve viendo, me conviene usar la función smoothSpline() que se basa en

Hi, I'm building two graphics just changing the scale to show the graphic illusion. The first graph would be 'correct'. atend = c(410,430,450,408,408,405) names(atend) = c('Janeiro', 'Fevereiro', 'Mar?o', 'Abril', 'Maio', 'Junho') barplot(atend, las=1, xlab='Meses', ylab='N?mero de atendimentos',

Estimados usuarios de R: Tengo que pedirles ayuda. Tengo un dataframe en el cual por número de vendedor tengo las ventas mes a mes que realizaron. No todos los vendedores tienen ventas todos los meses. A los vendedores que aparecen en la lista quiero agregarles ventas iguales cero en aquellos meses que no aparecen en el data.frame. Por ejemplo el data.frame se podría ser así: no_cliente

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),

Hi people, I was wondering if the IE Tab Firefox extension would work on wine. Has anybody try it yet? If someone did, please let me know how it worked. Here is a link to that Firefox extension for those who do not know it yet: https://addons.mozilla.org/addon.php?id=1419 Thanks a lot -- .''`. John Doe : :' : LUGS: http://www.cafelug.org.ar/ http://www.lugsam.org.ar/ `.

Hola. Siguiendo a Mittal (2001); R Graph Cookbook creo haber logrado construir el gráfico de barras que buscada. La matriz que utilizo para el "height" va adjunta. Y mi sintaxis: barplot(t(barras), col=col.segmentos, border=F , names.arg=Meses, las=2, cex=.75, cex.axis=0.8 , ylab="% del Segmento sobre el Total") legend(.5, .2, ncol=5, cex=.75,