similar to: series temporales. índices de variación estacional

Hola Jorge: Disculpa la tardanza pero me han tenido liado en otros menesteres. Yo no soy ni muchísimo menos un experto ni en series temporales ni en R de hecho retomo el tema después de muchos (demasiados) años aparcado y dedicándome a labores de programación pura y dura. Respecto a la diferencia de resultados con R y Statgraphics, no conozco el proceso de selección del modelo ARIMA que hace

Hola, pues con esto del kmeans ando pegándome ahora y si quieres tener los mismos resultados para los mismos datos de entrada debes darle una semilla constante en cada ejecución: set.seed(1234) Como se explica aquí: https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2007-March/128671.html Lo he comprobado en muchas ejecuciones y es así. Otra posibilidad que se menciona también en las consultas que he

El alglorimo K-means optimiza un función objetivo que depende de una configuración incial dada. Si la configuración inicial (que suele elegirse aleatoriamente) cambia entonces el resultado puede cambiar. De hecho kmeans tiene un argumento nstart que indica el numero de configuraciones inciales que el algorimo va a probar para el elegir el mejor resultado. Prof. Julio Di Rienzo Estadística y

Estimados erreros, Estoy intentando entender como calcula el paquete dismo ( https://cran.r-project.org/web/packages/dismo/index.html) un coeficiente de variación. Os pongo un ejemplo: tmin <- c(10,12,14,16,18,20,22,21,19,17,15,12) # temperatura mínima media mensual de un año tmax <- tmin + 5 # temperatura máxima media mensual de un año prec <- c(0,2,10,30,80,160,80,20,40,60,20,0)

Buen día a todos. mi pregunta es si alguien sabe si el algoritmo de k medias siempre da los mismos resultados con los mismos datos de entrada. o si al correrlo dos veces con los mismos datos de entrada se pueden obtener grupos distintos. [[alternative HTML version deleted]]

Hola, en la misma definici?n de la funci?n: # P15. Precipitation Seasonality(Coefficient of Variation) # the "1 +" is to avoid strange CVs for areas where mean rainfaill is < 1) p[,15] <- apply(prec+1, 1, cv) Un saludo, Jorge On Martes, 19 de Junio de 2018 13:07:27 Marcelino de la Cruz Rot escribi?: > Hola Jaume: > > Si miras el c?digo de biovars() ver?s que la

Buen día, no sé si estoy utilizando bien la lista, es la primera vez. Si lo hago mal me corrigen por favor. Sobre tu comentario Pedro, muchas gracias. Lo qeu entiendo con tu sugerencia de set.seed es qeu de esa forma fijas los resultados, pero no estoy seguro si otra agrupación funcione mejor. Es decir me interesa un método de agrupación que genere la "mejor" agrupación y como los

Muchas gracias a todos por su ayuda. Hace un rato antes de abrir el correo, he encontrado dos soluciones a mi problema de como calcular el porcentaje de variación. La primera es usando el paquete dplyr: https://stackoverflow.com/questions/48196552/calculate-percentage-change-in-r-using-dplyr/48196871 La segunda usando la función PercChange del paquete DataCombine

Eric ¿Que dataset utilizo? Por curiosidad probé su código, pero me salen errores. Copio y pego todo como me sale en la consola. > # https://raw.githubusercontent.com/datasets/covid-19/master/data/time-series-19-covid-combined.csv > datos <- read.csv("C:/Users/HP/Downloads/time-series-19-covid-combined.csv") > > library(data.table) > library(ggplot2) >

Hola: Tengo los datos diarios del número de casos de coronavirus por comunidades autónomas y quiero calcular el número diario de nuevos casos y la tasa diaria de variación del número de casos y no se como hacerlo en R. *fecha* *comunidad* *poblacion* *casos_totales* 04/03/2020 Andalucía 8414240 13 05/03/2020 Andalucía 8414240 12 06/03/2020 Andalucía 8414240 21 04/03/2020 Aragón

Gracias Ruben, muy interesante. Algo así estuve buscando, por ciudades y a nivel internacional, pero no lo encontré. Me bastaría con el número de fallecimientos por día, de cuantas más ciudades del mundo mejor. Si alguno supiera de algo así, le agradecería que me lo comunicase. Un saludo, Manuel El mar., 24 mar. 2020 a las 21:04, Rubén Fernández Casal (< rubenfcasal en gmail.com>) escribió:

Hello, right now, i have a program to collect data into a table. right now, my table is table1 <- data.frame(trial = NA, x = NA, y = NA) for each time when i want to add data into my data, i have to copy data of table into an array for each column, and then i add new data into my array, then i copy my array into the table one column by one column. For example temptrial <- table1$trial;

Hola a todos Estoy tratando de analizaruna serie temporal con datos diarios de temperaturas (40 años). He creado un objeto zoo (con ayuda de la lista, gracias) sobre el que encuentro la regresión lineal. He probado también a crear un objeto ts a partir del zoo. El problema que encuentro es que nose puede aplicar la función stl para hallar la componente estacional y la tendencia. Rdice que la

Hi, I am trying to create what are called "spider diagrams" in the geochemical literature using R. A spider diagram is basically a plot of the atomic number versus the concentration on a log scale. Lines are drawn from each atomic number for each sample. Right now, my data frame looks like: SAMPLE SITE V3 LA.NASC LAATNUM CE.NASC CEATMNUM 1 1A:001

I would like to produce a complimentary log-log survival plot with only the points appearing on the graph. I am using the code below, taken from the plot.survfit page of help for the the survival package (version 2.35-7). I am running in R 2.10.0 on Windows XP, and the list of packages following the error is loaded. Is there some specific 'type= ' syntax, or an additional parameter that

My code is as follows: #include <iostream> #include <cmath> using namespace std; #define MATHLIB_STANDALONE 1 extern "C" { #include "R_ext/Applic.h" } typedef struct TT{ double ** tempX; double * tempY; int tempN; } TT, *MM; double fn(int N, double * beta, void * ex){ double total = 0; int i = 0,j = 0; double * betaFn = new double[N]; MM tmp = (MM)ex;

hola! quisiera saber si existe algún paquete en R para detectar cambios en la media de una serie temporal, o en su defecto cambios en la pendiente de una serie temporal. Visualmente puedo detectar ciertos años de "cambio", pero me gustaría tener un aval estadístico. Gracias! [[alternative HTML version deleted]]

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

Sorry, that's a cut and paste error. It should be either tempx or xtemp throughout. Terry T On 06/11/2015 12:59 PM, John Nolan wrote: > Is there a misprint in your example? The first line of code uses tempx, but the rest uses a different variable xtemp? > > John > > -----"R-devel" <r-devel-bounces at r-project.org> wrote: ----- > To: "r-devel at

Hi all, I have a little problem. I make an weibull survival analysis using the survival package. It,s OK, them I have the functions. I plot this funcions with curve(). I want to make a plot with the real survival points (proportion of alive x time) and them add the curves to points. I have the time to dead, the censor data and my trataments. To analysis the model is: model1 <-