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Hola, ¿qué tal? Cierto, cierto, había un error en el código que publiqué. Pero el diagnóstico es parecido. Cuando los datos se generan con el coeficiente de x2 igual a 7, los coeficientes estimados tienen una distribución extraña, bimodal (aparentemente), en lugar de _normalmente_ distribuida alrededor del 7 como se espera. Supongo que depende del número de casos en que x2 = 1 e y = 0. Un

Buenas. Abajo pongo la salida de un modelo de cox , dónde he estratificado por una variable de país (Countryb) y por otra (Q6). Además hay interacción entre la variable mobilityPDurG2 (es una variable 0,1, y 0 es la categoría de referencia) país. La categoría de referencia para país es "united kingdom". Mi duda surge si quiero calcular el hazard ratio para los que tienen un 1

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

Hola, quiero hacer una regresión lineal lm(y ~ x * grupo, data =datos) y: numérica, x: numérica, grupo: factor con dos niveles (1 y 2) pero no calcula el coeficiente de x:grupo2 a cuenta de una singularidad Coefficients: (1 not defined because of singularities) Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -1.283e+06 2.276e+04 -56.359 < 2e-16 *** x

Hola a todos, -Estoy estudiando el efecto de dos genotipos (~tratamientos) en la aparición de síndrome metabólico (MetS) con datos longitudinales recogidos a tiempo 0,7,10,15,20 y 25 años. -He hecho un dataframe con las siguientes variables MetS: Síndrome Metabólico (Si=1,No=0) bmi: Indice de masa corporal (IMC) cuando se produce la conversión a MetS+ . Para los que permancen MetS-, esta variable

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

Hola, Deseo dibujar en tres dimensiones la siguiente función z= min( 1 - abs(x-0.7), 1 - abs(y-0.2)) en este dominio 0<= x <= y <=1 En el ejemplo que hay abajo, se dibuja para 0<=x<=1, 0<=y<=1. ¿Me pueden ofrecer alguna ayudita para dibujarla en el recinto 0<= x <= y <=1 ? Y si además me indican cómo dibujar las proyecciones (curvas de nivel) en los planos XY, YZ y

Tengo 2 grandes inquietudes: Necesito aplicar la función findInterval a una lista donde su componentes son matrices(32x32), cuyos intervalos se conformaron de la siguiente manera: 1er paso. # a todas las matrices se las dividió en matrices superiores e inferiores d_sup <- lapply(Matriz,function(x){data.matrix(upper.tri(x)*x)}) d_inf <-

Estimados miembros de la lista. Estoy usando 2 funciones del paquete vcd y obtengo resultados que parecen discrepar entre ambas funciones. > dput(peces) c(26L, 63L, 1L, 21L, 20L, 50L, 0L, 104L, 19L, 0L, 8L, 32L, 0L, 24L, 5L, 2L, 0L, 36L, 0L, 5L, 27L, 1L, 13L, 24L, 15L, 25L, 23L, 5L, 37L, 26L, 29L, 14L, 15L) La función Ord_plot me dice que la mejor distribución para los datos es binomial

Hola, tenemos como equivalencia no paramétrica al Anova de 1 vía el test Kruskal Wallis, pero ¿existe un test no paramétrico equivalente al Anova de 2 vías? Gracias. Saludos. -- Sec. Apoyo Estadístico. Servicio de Apoyo a la Investigación (SAI) Vicerrectorado de Investigación e Internacionalización. Universidad de Murcia Edif. SACE. Campus de Espinardo. 30100 Murcia @. mariaelvira.ferre en

--- El lun, 12/9/11, Cristalina <pa100cia77@yahoo.es> escribió: De: Cristalina <pa100cia77@yahoo.es> Asunto: Re: [R-es] Cosinor Analysis Para: "Carlos Ortega" <coforfe@gmail.com> Fecha: lunes, 12 de septiembre, 2011 08:43 Hola,   Carlos, muchas gracias.   El método empleado en http://tolstoy.newcastle.edu.au/R/e6/help/09/01/0626.html (el url que se referencia

Thank you all!!! The problem was the decimal symbol! My data was saved in a txt file, so I?ve introduced the dec="," in ?read.table? and it worked. What I?ve done was coeficientes<-read.table("coeficientes.txt",sep="\t",header=T,dec=",") Then, subset worked fine coeficientesWanted<-subset(coeficientes,b1>0) Thanks again, Cec?lia Carmo

Hi R-helpers! I have the following object: > head(coeficientes) caedois b1 b2 b3 1 1 0,033120395 -20,29478338 -0,274638864 2 2 -0,040629634 74,54239889 -0,069958424 3 5 -0,001116816 35,2398622 0,214327185 4 10 0,171875 5 14 0,007288399 40,06560548 -0,081828338 6 15 0,027530346 0,969969409 0,102775555

--- the forwarded message follows --- -------------- next part -------------- An embedded message was scrubbed... From: "Cecilia Carmo" <cecilia.carmo at ua.pt> Subject: Re: [R] subset dataframe/list Date: Mon, 01 Jun 2009 21:33:15 +0100 Size: 3657 URL: <https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/attachments/20090601/921f7638/attachment-0002.mht>

Estimad en s errer en s He hecho este modelo glm m1.pile<-glm(ger~tem+pot+time+I(tem^2)+I(tem^2):pot ,family="binomial" ,data=long.PILE ) Que nos da la probabilidad de germinación de una semilla en función de tem (Temperatura), pot (Humedad del suelo) y time (Tiempo que la semilla pasa en esas condiciones). Ahora quiero, para diferentes tem, pot

Un ejemplo con un modelo más simple: He especificado este modelo: >formula(m2.pile) ger ~ tem + pot + time Si hago predict me da: >predict(m2.pile,newdata=data.frame(tem=25,pot=0,time=3),type="response") 0.08243262 Extraigo los coeficientes: > coef(m2.pile) (Intercept) tem pot time -1.89521331 -0.02303313 4.74499714 0.02043222 Ahora calculo la

¿Quieres decir que para un nivel de una variable categorica todas las observaciones de la variable respuesta sean ceros? Gracias El Lun, 9 de Abril de 2018, 19:59, Carlos J. Gil Bellosta escribió: > ¿Podría ser que para algún nivel de alguna variable independiente > categórica solo hubiese ceros? En ese caso, casi seguro, aparecería ese > tipo de warning. > > El lun., 9 abr. 2018 a

Buenas tardes, Estoy estimando un modelo binomial negativo de ceros inflados (ZINB) utilizando el comando zeroinfl() del paquete pscl. Al ejecutarlo me da el siguiente aviso: Warning: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred ¿Sabéis que significa y si puedo usar el modelo aún con ese aviso? ¿Los coeficientes son fiables? Muchas gracias, Miriam

Muchas gracias por la respuesta. He mirado y los coeficientes no son altos pero sí tengo una gran cantidad de ceros en la variable dependiente (más del 90%). Sin embargo, al incluir otro tipo de variables independientes no me da ese aviso, dejando la misma variable dependiente. ¿Cómo podría utilizar stan/rstan de forma sencilla para diagnosticar el modelo? Muchas gracias El Lun, 9 de Abril de

Queridos R-users: Tengo una duda que hace mucho tiempo que estoy intentando resolver, os explico a modo de ejemplo: Tengo estos efectos: Año(5 niveles),Localidad (10 niveles) y genotipo (3 niveles), año y localidad son aleatorios y genotipo es fijo (los he escogido yo). Me gustaría hacer obtener una tabla parecida a la Tabla Anova donde aparezca cada factor y sus interacciones y