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Estimado Jorge Velez Lo que usted dice tiene algo a mi pregunta, pero yo la formule mal. Voy a preguntar nuevamente con un ejemplo que tiene errores, pero es más próximo a lo que estoy pensando. Modelo (con error pero no importa) modelo <- muerte = edad + sexo + 1!causa Causa: infarto, infarto, súbita, muerte en tiroteo El modelo lineal, sobrevida, etc. corre sin inconvenientes (aunque

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Buenos días; Estoy intentando aprender algo de sobre los modelos lineales mixtos. Estoy siguiendo el libro "Multilevlel analysis: techniques and applications" de Joop Hox. Estoy intentado reproducir las tablas y gráficos que trae el libro con el paquete lmer. En este libro se indica que en la comprobación de los supuestos del modelo hay que estudiar los gráficos de residuales tanto

Hola a todos, He realizado un dredge (para obtener todos los modelos GAM posibles a parir de un full model), luego he seleccionado un confidence set (los modelos que no se diferencian en 2 en AIC) y he hecho un model averaging con ese confidence set. Ahora me gustaría aplicar ese modelo "average" ajustado sobre otro set de datos pero no se como especificar en R que use el mismo modelo

Hola, Espero que todos estén muy bien. Les cuento la situación: En estos momentos estamos trabajando en un proyecto sobre el modelado de unas series de tiempo semanales y estamos confeccionando un proceso de forma tal que cada semana solo hay que ejecutar un par de guiones que nos da el pronóstico de las 3 o 4 semanas siguientes. Con esta forma de trabajar se está apuntando a la automatización

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 =

Hola a tod en s, tengo una duda que la comunidad R me puede ayudar. Estoy trabajando con gamlss, porque tengo una variable respuesta con valores entre 0 y 1 e incluidos estos. La distribución que utilizo com gamlss para este caso es "beta inflated" (Stasinopulos and Rigby 2007. Journal of Statistical Software 23(7)). El modelo que intento correr es: m1<-gamlss(Teleosteos ~

Estimada Comunidad, hice un Anova (SS III) usando la biblioteca CAR y necesito obtener los residuos del ajuste ... el argumento de Anova fue un modelo ajustado con glm(), como indica el siguiente codigo: inf.ninf.glm <- glm(CH ~ pa.+lam+ps.+age+area+expo+inf+P+ppacum1mes, data=hum[hum$CH < 45,]) inf.ninf.Aov <- Anova(inf.ninf.aov, type=3, error.estimate="pearson") mi

Hola a tod en s, estoy trabajando con modelos de regresión mixta con el paquete "nlme", concretamente con la función "lme". Una vez que hago mi modelo y el summary del mismo obtengo por ejemplo la significación (valor p) de la variable independiente, así como el valor del AIC para comparar mi modelo con otro similar, pero no sé cómo obtener un valor del grado de ajuste de la

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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

Estimado Carlos Gil Bellosta ¿Cómo está usted? En estos lados de América del sur comienza la primavera, desde la ventana miro la parra contando las posibles uvas, siempre aparece un ave que se arrima a la ventana o incluso llegan hasta la computadora como si supiesen usarla. Ahora en R. En ese esquema un modelo lineal tendría que ir con mlib que es aportada por sparklyr, en ese caso tendría

Estoy de acuerdo con la observación de Joan, yo supe utilizar formas para trabajar con más memoria de la configurada como base, pero tengamos en cuenta que una vez importados los datos, cualquier operación estará entre la memoria física y la virtual, es todo un desafío y dependerá del análisis estadístico (me refiero a los algoritmos que ordenen al CPU). Mi experiencia cuándo trabaje con muchos

Estimados En el sitio de https://www.rstudio.com/ hay un aviso sobre http://spark.rstudio.com/index.html ( sparklyr ). Microsoft publico un artículo donde comparan el R Server que está dentro de SQL server (o por separado, depende un poco), o el Microsoft R, junto con algunas librerías que se pueden compilar y obtener lo mismo en Ubuntu. Supongamos que tengo el dinero como para comprar por

Tengo un modelo de regresión de Cox y quiero obtener el plot ajustado por una covariable (sexo) con la función ?ggadjustedcurves?, pero me da el siguiente error: > cox2 <- coxph(os ~ imc_25 + sexo.1, data = datos) > cox2 Call: coxph(formula = os ~ imc_25 + sexo.1, data = datos) coef exp(coef) se(coef) z p imc_25 -0.621 0.537 0.299 -2.08 0.038 sexo.1M 0.714

estimados, ajusté una superficie de respuesta con el paquete "rsm" de R y hago un grafico 2D de la superficie de respuesta con contour(), pero como el argumento de esta función es la superficie de respuesta ajustada y ésta se ha ajustado codificando las variables, de acuerdo a la recomendación de la documentación del paquete rsm, obtengo un gráfico con los ejes en unidades codificadas

Hola a tod en s, Tengo unos datos y he ajustado un modelo de regresión polinómica de segundo orden. Quiero representar la recta de regresión en el scaterplot y he visto que sería con la función lines() pero me no sale una linea, sino varias. yo únicamente lo que quiero representar es la curva que representa la ecuación de regresión. ¿Alquien sabe cómo podría solucionarlo? Mil gracias! Copio

Estimado Carlos Ortega Comprendo que hay que tener el paquete compilado para acceder al alto rendimiento, por lo cuál si está todo preparado para trabajar en un clúster y para aprovechar múltiples hilos, no habría problemas, calculo que si una librería no tiene esa tecnología no traería inconvenientes, ¿o por el contrario si está distribuido crea varias instancias y al correr separadas hay

Buen dia!! Pues me encuentro trabajando con un conjunto de datos simulados que se ajustan a un modelo Ar(1) y pues queria saber si existe un comando para realizarle una prueba de homocedasticidad, pues la prueba que hay en el R es la bartlett.test pero pues no estoy muy seguro para usarla. Gracias [[alternative HTML version deleted]]

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