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Hola, Quiero saber si es posible programar una cópula donde las funciones marginales son multivariantes, siguiendo el esquema del package ''Copula''. Es decir, Copula(F(x,y), G(w,z))) En el caso de funciones marginales univariantes, un ejemplo de la normal multivariante quedaria de la siguiente forma,

Hi, I draw a surface corresponding to bivariate density of independent variables (rho=0) using persp(). Then I add a contour line (i.e., circle in my case) at a particular density. Below is a minimal example of what I have so far. # Bivariate density dnorm2d <- function(x, y, rho = 0) { xoy = (x^2 - 2 * rho * x * y + y^2)/(2 * (1 - rho^2)) density = exp(-xoy)/(2 * pi * sqrt(1 - rho^2))

Buenas tardes, tengo una variable bimodal (*var)*, de presencias y ausencias (1s y 0s) y otra variable, *prob*, con las probabilidades que le asigna un modelo (entre 0 y 1). Con: *ggplot(Preds, aes(x=prob, fill= var )) + geom_density(alpha=.3)* obtengo la distribución de las presencias y de las ausencias, por separado, en función del valor de probabilidad asignado. Las dos curvas se cruzan en un

Hi All, I have a netcdf gridded file with LCC projection. I can easily use image.plot to visualize it. However, as the axises are in X,Y, not Lat and Lon, I could not add state or country maps onto it (or lat lon information). I do have a grid2d file that describes the lat and lon for each (X,Y) grid, but the lat and lon are not regularly spaced, so I could not use image.plot. Does anyone know

Como usas la función image puedes consultar la ayuda ?image o help(image) y encontrarás el siguiente ejemplo donde se usa un diferente color Palette (mencionada por pepeceb en su respuesta). x <- 10*(1:nrow(volcano)) y <- 10*(1:ncol(volcano)) image(x, y, volcano, col = terrain.colors(100), axes = FALSE) # O puedes usar directamente el número para indicar el color image(x, y, volcano, col =

Creo que el problema se podría simplificar y aún obtener un resultado aceptable si simplemente haces un ajuste lineal en un entorno del punto. Como ya tienes los valores de los puntos de cada curva como dices Carlos, creo que con esa información podrías identificar un entorno adecuado en el cual ajustar linealmente. Cuéntanos como te va, Saludos !! Eric. On 24-08-20 12:52, Carlos Ortega

I submitted this to rmetrics help list as well... I've been using R-2.4 with Rmetrics successfuly for a year or two. I recently moved to Ubuntu Linux 8.04, loaded R via apt-get install R-base etc. etc... then in the R interface i ran install.packages("fMultivar"), chose the CRAN mirror and it loaded fMultivar and all the required dependecies. However, when I try to run the same

To R community: I've been pulling my hair for the past few days over this issue now, and I may be at the point where I just can't spot my error. So I thought to reach out to the community and hope someone could kindly help me. I'm trying to create a correlation matrix and plot it. However, I'm trying to create a hybrid of correlation matrix from two different periods, say

Muy buenas. Quiero hacer un mapa que me pinte en azul los valores negativos y en rojo los positivos. Los negativos llegan hasta -400 y los positivos hasta 200. Si pongo limits=c(-200, 200), me colorea bien los positivos (rojo), pero los negativos por debajo de -200 me los pone gris. Si pongo limits=c(-400, 200), me colorea bien los negativos (azul), pero los positivos apenas se ven. Necesito que

Hola comunidad, tengo el siguiente problema con la funcion stat_density2d (estimacion de densidad 2d.) del paquete ggplot2 stat_density2d (mapping = NULL, data = NULL, geom = "density2d", position = "identity", na.rm = FALSE, contour = TRUE, n = 100, ...) de esta función requiero ver el cálculo númerico de la estimación de la densidad, cuento con el siguiente codigo y

Cordial saludo. Estoy trabajando con una densidad conjunta algo elaborada (suma y cociente de dos variables aleatorias positivas usando la cópula Frank) y requiero encontrar la distribución marginal de cada una de las variables. A manera de ejemplo (no es el caso específico, que tiene mucho más código), si partimos de la distribución exponencial bivariada #----- theta<-0.5

Gracias Emilio. Si, son asimétricos porque se mueven en rangos distintos. De hecho, miden cosas distintas, pero una muestra no puede ser positiva y negativa a la vez. Me planteo multiplicar las positivas por 2 y al editar el mapa corregirlo para que indique los valores reales. Eso funcionaría, pero son muchos mapas y quizás haya una función en ggplot que evite el problema directamente. Manuel El

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:

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

Hola! Para simular matrices de datos normales multivariados con la sentencia rmvnorm (dentro del paquete mvtnorm) se necesita, entre otras cosas, el número de vectores a simular, el vector de parámetros-medias correspondiente a cada variable y su respectiva matriz de Varianza-Covarianza. En este último punto, tengo problemas. En lugar de ingresar una matriz sigma creada por mi, necesito simular

Estimados una consulta me encuentro graficando un histograma cuyos datos no provienen de una distribución clásica como la normal exponenial, poisson, etc, Lo que necesito es colocar una curva no paramétrica que permita evidenciar el ajuste de los datos a esa curva ya que son muchos (alrededor de 80000). Muchas gracias [[alternative HTML version deleted]]

No sé muy bien, Carlos, como hacerlo, pero no parece más sencillo que lo de multiplicar por 2 los positivos y después editar el mapa. De lo que decías, Emilio, de cambiar el color del punto central creo que haría más confusa la interpretación. El vie., 20 sept. 2019 a las 10:33, Carlos Ortega (<cof en qualityexcellence.es>) escribió: > Hola, > > Una alternativa que suele

Saludos a todos como analizo las curvas o funciones (ANALISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES O CORRELACION CANONICA) que estan adjuntadas en el archivo JPEG, Necesito determinar el patron o una funcion equivalente, gracias a todos CARLOS ANDRES ------------ próxima parte ------------ Se ha borrado un adjunto en formato HTML... URL:

Estimados amigos y expertos del R, Les escribo para hacerles una pregunta que parece un poco sencilla pero me ha costado mucho. Estoy tratando de graficar los datos correspondientes a tasas de consumo de algunos organismos cuando están expuestos o no expuestos a un químico sobre tres tipos de presa. Por definición, debía ajustar los datos a un glm con distribución gama. Las gráficas pueden ser

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