similar to: variación en los resultados de k medias (Alfredo Alvarez)

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

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]]

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

Hola a todos.Quiero saber si existe una forma mas apropiada para hacer esto:tengo un dataframe de 40 variables y una de ellas es de fechas.lo que quiero es una tabla agregada por suma y como criterio de agrupación esta variable de fecha.en sql sería algo así: select fecha, sum(v1), sum(v2)..., sum(v39)from tablagroup by fecha; mi problema es que las vn pueden ser de dimensión cambiante, es decir,

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

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)

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

Hola, Por si os interesa asistir y podéis asistir: http://madrid.r-es.org/35-jueves-12-de-mayo-2016/ Gracias, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es [[alternative HTML version deleted]]

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:

Hola a todos, Me gustaria saber si en un modelo mixto se puede usar el tamaño de muestra como peso o es incorrecto hacerlo. Por ejemplo en el comando 'lmer' del paquete lme4 hay una opcion 'weights' (igual que en 'lm' de stats). Si tengo datos de una medida (por ejemplo el peso) de 10 especies de aves (rango, de 50 a 3000 datos segun la especie) ¿puedo usar esta n en

CREO QUE ESTE TIPO DE CONSULTA, EXCEDE EL PROPÓSITO DE ESTE FORO. El miércoles, 26 de noviembre de 2014, Daniel Carrillo Zapata < daniel.carrillo2 en um.es> escribió: > Hola Isidro, > > mira, te explico mejor: tengo una base de datos con información de > 10 conductores en un recorrido de 30 minutos en coche. Para cada > conductor, se le midió parámetros

Hola, Tengo una base de datos con estructura jerárquica en la que quiero clasificar observaciones en distintas categorías. En el caso más simple, tengo una variable con dos categorías (variable Y1) y dentro de cada una de ellas hay otras dos categorías (variable Y2). Además tengo una variable explicativa cuantitativa discreta X. El banco de datos sería de este tipo: X Y1 Y2 5 0 1 9 0 0 2

Muchas gracias Javier por tu respuesta. Si. Para obtener "dataout" se utilizan filas anteriores de acuerdo con la disponibilidad de la variable TOENDREF para cada valor de la variable REF. Por ejemplo, las filas 3 y 4 de "datain" son #REF TIMEREF TOENDREF #3 999 360 150 #4 1099 30 480 En la fila 3, el valor de TOENDREF es 150. Esto indica que hay 150

Hola, ¿como están? Me encuentro haciendo un trabajo de Explotación de Información para la facultad y tengo un inconveniente a la hora de preparar los datos para poder operar con ellos. Tengo un atributo "Titulo Secundario" que cuenta con 139 valores diferentes (al final les dejo algunos de estos valores con la cantidad de ocurrencias de cada uno) y lo que quiero hacer es

Buenas tardes a todos, Quisiera crear una variable de acuerdo a ciertas condiciones. Me gustaria llegar de "datain" a "dataout". ## entrada datain <- structure(list(REF = c("999", "999", "999", "1099", "731", "731", "731", "731", "1442", "1442", "1442",

Hola de nuevo a todos, me gustaría pediros disculpas por los correos que he enviado. La razón de enviarlos es que pensaba que era también un foro en el que podía plantear cuestiones estadísticas, no solo sobre R en concreto. Siempre es importante aprender algo de todo lo que haces, así que lo que me llevo es el conocimiento de que aquí solo puedo plantear cuestiones de implementación en R, y

Hello All, I'm having some trouble figuring out what the clearest way to plot my k-means clustering result on an my existing MDS. First I performed MDS on my distance matrix (note: I performed k-means on the MDS coordinates because applying a euclidean distance measure to my raw data would have been inappropriate) canto.MDS<-cmdscale(canto) I then figured out what would be my optimum