similar to: Solapamiento de funciones de densidad

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:

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

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]]

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

Hola, Manuel, No entiendo tu pregunta (la repito aqui para que sea mas explicito): hay alguna forma de comparar la probabilidad de supervivencias (en este caso anual) entre grupos sin utilizar un chi-cuadrado y un valor de P. Entiendo que lo que hace survdiff es comparar las curvas de supervivencia, pero yo quiero comparar la probabilidad de supervivencia entre grupos al final del estudio. Con

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

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Hola Alguien me podría decir como hacer una grafica del tipo persp() de la densidad de una distribucion normal bivariante estandarzada con correlacion 0.5?? gracias [[alternative HTML version deleted]]

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

Hola a tod en s, tengo una duda que se relaciona con alternativas al uso de variables globales. En principio, si se quiere usar un generador de v.a con la librería Runuran sólo se permite definir las funciones de densidad (o el núcleo de las mismas) con funciones con un único argumento en (x). Sin embargo, necesito pasar a las funciones más argumentos que van cambiando en las iteraciones de

Hola amigos, Supongamos que se quiere ejecutar un modelo no lineal con nls. Pensemos en el ejemplo de la ayuda: DNase1 <- subset(DNase, Run == 1) fm1DNase1 <- nls(density ~ SSlogis(log(conc), Asym, xmid, scal), DNase1) summary(fm1DNase1) Aquí se está modelando la densidad óptica de un ensayo relacionada de forma no lineal (logística) con (el logaritmo) de la concentración de una proteína.

Estimada comunidad, nuevamente con algo que no se como hacer en R, pero aprendiendo .... El problema es el siguiente: 1. tengo un conjunto de 10 mil datos (n) cuyo valor va entre 0 y 10.000 a los que aplico una funcion sm.density() para obtener una especie de histograma pero con una curva que parece continua. 2. Una vez que obtengo esa curva necesito calcular el area bajo la curva en ciertos

Hola, LLevo buscando desde hace tiempo como hacer el Goodness of fit test en R. Es decir, me explico, intento hacer una cosa parecida que se hace en Minitab, por ejemplo, yo tengo un conjunto de datos, y lo que quiero es sabes que tipo de distibución es, en minitab se hace un histograma para ver si se ajusta bien o no a la campana de Gauss, luego vemos si aproximar la distribución de la muestra

Hola, Estoy haciendo un PCA con el paquete ade4. En el gráfico, las etiquetas de las especies suelen quedar sobrepuestas unas sobre las otras y no se pueden distinguir individualmente. ¿Hay alguna manera de generar un poco de espacio entre ellas para poder visualizarlas todas? gracias Yésica [[alternative HTML version deleted]]

Hola a tod en s, estoy intentando averiguar el número de modas en una distribución. Para ello utilizo diptest. Mi duda es que no acabo de entender cuando la información suministrada por los test suponen la existencia o no de unimodalidad/multimodalidad. Una parte de la salidad de diptest es la que pego a continuación (el resto esta en el fichero adjunto con las distribuciones kernels y las

Hello, I have this code to plot a certain normal distribution and represent the pnorm value for a certain "x": x<-300 xx <- seq(2.5,7.5, by=0.1) yy <- dnorm(xx,5.01,0.77) d<-signif(pnorm(log(x), 5.01,0.77),4) xpts <- round(exp(0:8)) par(bg = "antiquewhite") plot(xx,yy, type="l", col="blue", lwd=2, xaxt="n",

hola todosnecesito hacer un gráfica de este tipo, alguna idea ??? gracias Patricio F. ------------ próxima parte ------------ Se ha borrado un adjunto en formato HTML... URL: <https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/attachments/20130603/f3fc33e3/attachment-0001.html> ------------ próxima parte ------------ A non-text attachment was scrubbed... Name: densidad.jpg Type: image/jpeg

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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 =

Estimados Escribo para consultar sobre el uso de modelos mixtos anidados. Los datos que estoy analizando provienen de censos de malezas en cuatro tipos de paisajes de la región pampeana, en los que seleccioné al azar igual número de lotes agrícolas cultivados con tres cultivos (maíz, soja y trigo-soja). En cada lote censé el número de especies de malezas en tres posiciones: el alambrado, el borde