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2013 Aug 29
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Encontrar las variables más importantes en componentes principales
Hola Argel, Puedes encontrar un par de ejemplos que cómo conseguir una valoración (qualitativa y cuantitativa) de la contribución de cada variable a cada componente principal, en el libro "Exploratory Multivariate Analysis by Example Using R". Este libro está basado en la librería "FactoMineR". Los ejemplos están en el capítulo primero. No he mirado como se haría esto con
2013 Aug 29
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Resumen de R-help-es, Vol 54, Envío 22
Hola! No he podido consultar la doc. del paquete ade4, algo debe estar caído en CRAN ahora mismo. Dos cosas sobre la metodología -aun desconociendo los detalles de cómo lo hace ade4: El output de un PCA, los "pesos" de cada variable en las dimensiones de los componentes se interpretan como correlaciones, a mayor valor absoluto mayor asociación variable-componente. Ahora, como tales
2013 Oct 01
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Análisis de componentes principales con ade4 y FactoMineR
Hola compañeros de la lista, qué tal. Estoy haciendo un análisis de componentes principales utilizando las funciones "dudi.pca" (paquete "ade4") y "PCA" (paquete "FactoMineR"). Sucede que al comparar las coordenadas de cada individuo que obtiene cada función, las que corresponden al segundo componente principal tienen idéntica magnitud pero con
2013 Oct 01
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Análisis de componentes principales con ade4 y FactoMineR
Instalo ade4 correctamente y no me abren los datos como por ejemplo data(bsetal97) ¿Qué piensan de eso? De: r-help-es-bounces en r-project.org [mailto:r-help-es-bounces en r-project.org] En nombre de Francesc Carmona Enviado el: Tuesday, October 01, 2013 7:30 AM Para: r-help-es en r-project.org Asunto: Re: [R-es] Análisis de componentes principales con ade4 y FactoMineR Por definición
2013 Oct 02
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Análisis de componentes principales con ade4 y FactoMineR
Efectivamente. Puedes cambiar el signo de todos los valores de la segunda componente, por ejemplo al hacer un gráfico de dispersión. No creo que se pueda hacer directamente en la función. Saludos Francesc El 01/10/13 17:53, Argel Gastélum Arellánez ha escrit: > Hola Francesc, muchas gracias por tu respuesta. > > Entonces, si quisiera que las gráficas de los resultados de
2013 Oct 01
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Análisis de componentes principales con ade4 y FactoMineR
Por definición la primera componente principal es una combinación lineal que maximiza la varianza de modo que si la componente 1 es el vector de coeficientes a, entonces, el vector -a también puede ser dicha componente. Las otras componentes, por ejemplo la segunda, es incorrelacionada con la primera y también maximiza la varianza, luego el signo no importa. Así pues, el signo de cada
2018 Apr 18
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Interpretar intercepto de modelo ZINB
Buenas tardes, ¿Cómo interpretarías el intercepto que da R en un modelo de ceros inflados? Por un lado en la parte de conteo tengo un intercepto de -4.2 y en la parte de ceros de 102, ambos salen significativos (***). ¿Qué me dirían? Gracias
2011 May 01
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Determinar Patron
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:
2013 May 28
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Ocultar componentes de una lista
Hola Javier, Creo que comprendio mal mi pregunta, quiero saber como ocultar algunos componentes de una lista producida por una funcion que uno crea, pero que solo esten ocultos y que pueda tener acceso a esos componentes cuando uso la funcion "str", la cual despliega todos los componentes de la lista. Además como hacer para que salga ordenado o de una forma preferida los componentes
2011 Apr 01
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Predicción de valor máximo en superficie de respuesta, con paquete rsm
Hola compañeros de la lista. Estoy aprendiendo a usar el paquete "rsm" para superficies de respuesta. Siguiendo este ejemplo todo va bien, hasta que trato de obtener el valor máximo predicho para la variable de respuesta en los valores de x1 y x2 estimados. ------------------------------------------------------------- library("rsm") ChemReact CR <- coded.data(ChemReact,
2013 Jul 23
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Comparación entre dos DL50's
Hola compañeros de la lista. Tengo el análisis que muestro abajo, para la estimación de la Dosis Letal Media (DL50) por medio de regresión logística, de dos compuestos similares (denominados 1 y 2) aplicados a grupos de individuos similares, evaluando el número de individuos vivos y muertos al final del ensayo. Mi duda es qué forma me recomiendan para determinar si la diferencia es
2012 Jul 01
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Regresión lineal múltiple: modelo polinómico de grado 3 superpuesto a componentes cosenoidales
Hola:   Tengo un modelo de regresión lineal en el cual las componentes son cosenoidales, y lo construyo del siguiente modo:     modelo = "y ~ I(t) + I(t^2) + I(t^3) + x1[, 1] + x2[, 1]" x1[, 1] = cos(2 * pi * t / periods[1]) x2[, 1] = sin(2 * pi * t / periods[1]) for (i in 2:nComp) {   x1[, i] = cos(2 * pi * t / periods[i])   x2[, i] = sin(2 * pi * t / periods[i])   modelo =
2012 Mar 07
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sobre googlevis
Buenas. Esta mañana estoy trasteando un poco con googlevis, sobre todo para ver si introducimos algunos gráficos chulos en la página web de la empresa ( hacemos estudios sociológicos). Y estaba viendo esta página http://neurochem.sisbio.recerca.upc.edu/?p=276 y no encuentro la forma de reproducir el gráfico de las puntuaciones factoriales . Usando gvisScatterChart puedo dibujar los puntos
2005 Oct 06
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Compare two distance matrices
Hi all, I am trying to compare two distance matrices with R. I would like to create a XY plot of these matrices and do some linear regression on it. But, I am a bit new to R, so i have a few questions (I searched in the documentation with no success). The first problem is loading a distance matrix into R. This matrix is the output of a the Phylip program Protdist and lookes like this: 5
2013 May 28
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Ocultar componentes de una lista
Saludos a todos, Quisiera saber como ocultar algunos componentes de una lista para que cuando crees una funcion solo se muestre una parte de esa lista, y que al resto tengas acceso cuando descompongas ese objeto, por ejemplo: Tengo la siguiente data: data=data.frame(Samples=1:10,Sobs=c(12.6,22.4,27.4,30.5,32.5,34.3,36,37.4,38.9,39.9)) Cuando uso la funcion nls: A <-
2011 Aug 10
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anova medidas repetidas con lme
Hola compañeros de la lista. Tengo el siguiente set de datos: Repeticiones <- c(rep("RI", 14), rep("RII", 14), rep("RIII", 14)) Tiempo <- rep(c(0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 24, 36, 48, 60, 72, 96, 120), 3) Concentracion_celular <- c(0.4862, 0.5375, 0.4309, 0.4390, 0.4603, 0.4733, 0.3936, 0.9085, 0.5838, 0.5477, 0.6331, 0.8693, 1.0092, 0.6341, 0.5350,
2010 Sep 23
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Contraste polinomial con dos factores con niveles no equidistantes
Hola compañeros de la lista, qué tal. Los molesto con la siguiente duda: Tengo un experimento con dos factores A y B, cada uno de los cuales tiene los siguientes niveles (que son concentraciones de dos hormonas vegetales aplicadas a plantas): niveles del factor A: 0, 0.2, 0.5, 1 niveles del factor B: 0, 0.1, 0.2, 0.5, 1 y mi variable de respuesta es continua, todo dentro del set de datos
2013 May 28
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Ocultar componentes de una lista
Hola Eva, Gracias por la respuesta fue de mucha ayuda. Lo que me gustaria saber es por que solo algunas funciones que usan el metodo S3 son visibles en su estructura con la funcion "body". Por ejemplo si coloco body(print.ts) Me va a salir la estructura de esa funcion, sin embargo si coloco body(print.nls) Me sale el siguiente mensaje :Error in body(print.nls) :
2011 Nov 05
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testing significance of axis loadings from multivariate dudi.mix
Hi all I?m trying to tests the significance of loadings from a ordination of 46 variables (caategorical, ordinal and nominal). I used dudi.mix from ade4 for the ordination. A years ago Jari Oksanen wrote this script implementing Peres-Neto et al. 2003 (Ecology) bootstraping method: netoboot <- function (x, permutations=1000, ...) { pcnull <- princomp(x, cor = TRUE, ...) res
2013 Feb 04
10
duda con lmer. Añadir predictor a nivel de grupos
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