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Hola a todos, Simplemente comentar que me tengo encontrado con muchos problemas de optimización. Mi recomendación general, en el caso multidimensional y si el tiempo de computación es importante, sería buscar un algoritmo diseñado para el tipo de problema (evitar los algoritmos más generales tipo optim si puede haber problemas de mínimos locales). Algunos casos que tengo resuelto con R

Estimado Jesús Para Fernández En teoría es ese material, lo vi muy rápido y en la parte genética tiene cosas que biológicamente no son así, hay un libro de Falconer, Introducción a la genética cuantitativa, que tiene escrita la parte matemática, hay un abismo entre la biología y los ingenieros que se inspiran en la biología. Yo pensaba en la resolución de un problema real, aunque relativamente

Estimados. Hace un tiempo que tengo una duda, estaba pensando en los problemas como optimización de costos, donde hay varias alternativas y librerías, pasando por soluciones inspiradas en energía, genética o algo matemático como matrices y álgebra. Luego aparecen tensorflow, cntk, y otros tantos, de los cuáles https://keras.rstudio.com/ ofrece alternativas para mezclar los mundos por decirlo de

Hola compañeros de R, Antes he utilizado Rcpp (y armadillo) para lograr velocidad en procesos llenos de bucles y de álgebra lineal; pero no me había visto en la necesidad de maximizar (optimizar) ninguna función (una verosimilitud, en este caso). ¿Alguien tiene conocimiento de cuál es la forma más conveniente para optimizar funciones dentro de un programa en Rcpp? ¡Muchas gracias! -- «No soy

Hola a todos, Estoy intentando resolver un problema de optimización con R con restricciones lineales, pero no consigo incluir dichas restricciones. Es decir, f<-function(w){ sd(...) # desviación típica de ciertos datos } optim(rep(1/2,8),fn = f,lower=0,upper=1,method='L-BFGS-B') # no se como incluir aquí las restricciones Las restricciones son: la suma de los w_i es 1 y todos los

Muy buenas, Tengo la siguiente duda/problema, He optimizado con éxito un problema de este tipo: \sum f(x_i) donde f es una curva exponencial (función no lineal) sujeto a: a_i < x_i < b_i y \sum f(x_i) < Presupuesto Vamos, es repartir un presupuesto forzando a que inviertas como poco a_i y como mucho b_i para cada i Esto lo hecho correctamente usando el paquete:

Hi, I''ve looked on api.rubyonrails.org but I''ve not found how to add to a date_select(object, method, options = {}) a class option to set the class of all the select tags. I''ve tried using "class" => "myclass" in thoose ways: <%= date_select("costo", "data", "class" => "testo" ) %> <%=

Estimado Mauricio Monsalvo Le paso una idea, no es un código muy lindo que digamos, pero al correrlo seguramente se dará cuenta de mi sugerencia. datos<-c(2,3,4,5,6,7,8) quantile(datos) quantile(datos,probs = c(0.25, 0.75, 0.85, 0.90, 0.95)) as.matrix(quantile(datos,probs = c(0.25, 0.75, 0.85, 0.90, 0.95))) as.data.frame(quantile(datos,probs = c(0.25, 0.75, 0.85, 0.90, 0.95))) # ¿ y si solo

Habría que buscar la vuelta, yo no lo se, pero posiblemente lo siguiente da una pista. Nota: al mismo código le sume una línea al final datos<-c(2,3,4,5,6,7,8) quantile(datos) quantile(datos,probs = c(0.25, 0.75, 0.85, 0.90, 0.95)) as.matrix(quantile(datos,probs = c(0.25, 0.75, 0.85, 0.90, 0.95))) as.data.frame(quantile(datos,probs = c(0.25, 0.75, 0.85, 0.90, 0.95))) # ¿ y si solo solicita

Buen día a todos, Agradezco su ayuda con lo siguiente: Tengo 100.000 registros con nombres de personas con su respectivo número de documento, quiero identificar casos que tengan un porcentaje de igualdad alto, no del 100% porque ya esos los tengo identificados, sino casos como por ejemplo: Nombre: Juan Pérez Documento: 123456789 Nombre: Juan Pérez Documento: 1234056789 Este caso sería una

Hola, necesito contar la cantidad de caracteres de cada elemento de un vector o factor Por ejemplo si el factor es: a<-c("jose", "javier", "mariano") aplicando alguna funcion, el resultado q quiero es 4, para jose 6 para javier 7, para mariano q es la cantidad de caracteres q tiene cada uno de los elementos del factor a probe usando length(a) y me da la

Hola Estimdos, Quería consultar por si alguien sabe que puede estar pasando con la aplicación de un filtro. Arroja el siguiente mensaje: *Mensajes de aviso perdidos In TransAcProv$idDepartamento == filtro2 : longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud de uno menor* Este es el filtro: *filtro2 <- c (450, 30 , 449, 862 , 452)* Y se aplica sobre este data frame: *TransAcDepto

Hola alguien sabe una sentencia simple para calcular la mediana ponderada por una variable? Gracias -- "*El peor analfabeto, es el analfabeto político.* Él no ve, no habla, no participa de los acontecimientos políticos. Él no sabe que el costo de la vida, el precio del pescado, de la harina, del alquiler, del calzado o del remedio dependen de las decisiones políticas. *El analfabeto

Hi everybody, we are a pool of phd students and we have a question about AIC. We are interested in calculating the AIC for a mixture model on galaxies data. So far we have found AIC works only for regression models, whereas we need AIC for a mixture of Normal with mean, sd and weights given by our EM algorithm. May you help us? thanks in advance

Hola tengo q hacer un trabajo, donde me piden q todas las salidas q haga sean en Power Point (graficos, tablas, etc). Para eso habia empezado a leer algo del paquete R2PPT, pero la verdad es q hay cosas q no entiendo de este paquete. Queria saber si alguien estuvo trabajando con el y obtuvo buenos resultados o si han usado otro paquete para hacerlo. Por ultimo una pregunta: desde Sweave se

Hola Leonardo. Creo que te refieres a analizar alguna variable por grupos. Eso te lo pueden hacer las funciones tipo tapply(). Por ejemplo, tapply(datos,factor,mean, na.rm=TRUE) tapply(datos,factor,sd, na.rm=TRUE) tapply(datos,factor,quantile,probs=c(0.05,0.95),na.rm=TRUE) En cuanto a RCommander, que lo preguntabas después, algunas opciones del menú tienen la opción "Analizar por

Hola. Tengo un problema sencillo que no logro desentrañar: Tengo estos tres objetos: a <- as.matrix(with(ProduccionAC, tapply(Costo, Provincia, mean))) b <- as.matrix(with(ProduccionAC, tapply(Costo, Provincia, median))) c <- as.matrix(with(ProduccionAC, tapply(Costo, Provincia, quantile, probs = c(0.25, 0.75, 0.85, 0.90, 0.95)))) Pero resulta que cbind(a,b,c) devuelve este resultado:

Gracias, Javier. Es lo que hice, en efecto, para salir del paso. Requerir de a uno por vez. El problema es que no entiendo por qué debo hacerlo así si quantile es una función más, como cualquier otra, que podría utilizar en un tapply (porque necesito los datos según provincia, que obviamente es un factor) El 8 de julio de 2013 17:25, Marcuzzi, Javier Rubén <

Estimados, A todos quienes estan insterados y estan en Stgo de Chile les tengo una muy buena noticia. Desde hace ya algunas semanas, nos hemos sentado a la mesa con Alex (Epidemiologo) a discutir la necesidad de desarrollar un curso de R para principiantes. No solo porque es necesario unirse en torno a un projecto como es el R, sino que es una oportunidad para muchos cientificos (como

Dear All, Which package/function could i use to solve following linear least square problem? A over determined system of linear equations is given. The nnls-function may would be a possibility BUT: The solving is constrained with a inequality that all unknowns are >= 0 and a equality that the sum of all unknowns is 1 The influence of the equations according to the solving process is