similar to: Ajuste con exponencial

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Bueno, realmente no es necesaria que la serie esté centrada en este caso, ya que estoy sumando un ruído blanco Un saludo From: fjroar en hotmail.com To: caaperezan en gmail.com; r-help-es en r-project.org Date: Wed, 5 Nov 2014 13:00:49 +0000 Subject: Re: [R-es] Agregar ruido a una serie de tiempo Hola buenos d?as: Yo cuando he tenido que hacer estos trabajos, lo que hac?a era coger la serie

Hola a todos, alguien que ya tenga en sus manos esos libros y/o otros más sobre todo sobre estadística descriptiva, inferencial, minería de datos y big data, o cualesquiera de R y que aunque haya pagado la ostia, no le importe compartirlo conmigo que no tengo la posibilidad de pagar por ellos, por favor, le estaría eternamente agradecido. Fraternalmente, Nivaildo. ----- Mensaje original -----

Hola. Tengo un problema con el formato de salida de un objeto "numeric", que los expresa en formato científico o exponencial. > range(total$ImpTotal) [1] 5.66 806907887.10 > Valores <- quantile(total$ImpTotal, c(0, 0.01, 0.02, 0.025, 0.03, 0.05, 0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 0.9, 0.95, 0.96, 0.97, 0.975, 0.98, 0.99), na.rm=TRUE) > class(Valores) [1] "numeric" >

Hola, ¿qué tal? Tengo una pregunta de esta

Colegas: Necesito hacer una serie de ajustes de un modelo de decaimiento exponencial a unos datos de concentración de compuestos fluorescentes contra el tiempo. Para la mayoría de los experimentos tengo tres réplicas por cada tiempo, y haciendo los gráficos correspondientes parece haber diferencias muy grandes en la dispersión de los datos, siendo generalmente mas grandes al principio del

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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

Es posible agregar ruido a una serie de tiempo Tengo series de tiempo que tienen un comportamiento funcional, quisiera agregar ruido para que parezcan señales mas reales. Normalmente las series de tiempo se suavizan a traves de filtros, es posible hacer el proceso inverso con algun paquete de R Gracias por la atención CARLOS ANDRES PEREZ [[alternative HTML version deleted]]

El problema del módulo es que pierde el signo. En tu caso sale igual porque has invertido el signo del coeficiente en el polinomio (en realidad se me pasó a a mí advertir que el término independiente debe ir con signo negativo): .> polyroot(z=c(0.5,0,0,0,0,1)) [1] 0.7042902+0.5116968i -0.2690149+0.8279428i -0.2690149-0.8279428i [4] 0.7042902-0.5116968i -0.8705506+0.0000000i .> .>

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Hola a todos, Soy nuevo en R y estoy intentando modelizar una serie de datos no estacionarios usand la distribucion Generalizada de Valores Extremos GEV. ¿Podriais indicarme como se modeliza una tendencia polinómica (cuadrática, por ejemplo) en alguno de los 3 parámetros (situación, escala o forma)? He encontrado documentación a cerca de modelización linear o exponencial, pero no acabo de

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Estimados Adjunto en excel el canal endémico de Bortman, se brindan las tasas de cinco aaños anteriores de cualquier enfermedad endémica y no0s alerta si nos alejamos de la media histórica (media geométrica) los intervalos de confianza son con conversión logaritmica. ¿Es posible traducir este excel a R? saludos José -- Este mensaje le ha llegado mediante el servicio de correo electronico que

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,

Hello, I would like to make a nonlinar fit (exactly the exponencial fit) to the data. But my data set is not ideal at all, so any robust method (such as LTS) would be bettre then LS. Could you advice me, please, if there is any R package or R function which provides the nonlinear robust regression? Thank you Eva Gelnarova

HI Every one Could some one provide me definitions of following bivariate distributions gamma, exponencial, Weibull, half-normal , Rayleigh, Erlang,chi-square thanks A.S. Qureshi

Hi, I'd like to know if there's anything in R that could help me do that. Let's suppose I have a density function of a random variable, for example f(x) = (x^3)/4 0 < x < 2 and I would like to simulate it. For the common distributions (exponencial, gamma, cauchy) there are the r-functions (rgamma, rexp, runif, rcauchy, and so on).. But when the variable I want to simulate is not

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