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Hola Javier, gracias por contestar tan rapido (tarde en la noche) ... olvide decir que, obviamente, he revisado la internet buscando y no encuentro ni siquiera la tabla de analisis de varianza del diseño ... habia revisado el paquete agricolae porque este trae diseños parecidos pero no exactamente lo que necesito. Sigo buscando, muchas gracias, Eric. On 29/04/15 22:57,

Genial !! Gracias Carlos, voy a leer la vignette. A todo esto, alguien se acuerda de esas paginas para buscar paquetes y funciones de R ? Se que una estaba en CRAN, pero las otras tambien eran muy buenas porque las use un par de veces, pero no las puedo encontrar en los mails de la lista. Saludos y gracias, eric. On 30/04/15 09:22, Carlos Ortega wrote: > Hola, > >

Hola, soy María, Estoy realizando un trabajo de control de calidad usando en R diferentes tipos de "Control charts", desde el tipo xbar.one, u, p, c,...Y al validar el cálculo de los estadísticos media y desviación típica de mis "Control Charts" en Excel, e investigando, me he dado cuenta de que R calcula las desviaciones de distinto modo según sea el tipo de control chart;

Dispongo de un experimento en el que cinco tratamientos ha sido aplicados a cinco grupos de voluntarios. En cada grupo había tres personas y a cada persona se le tomaron 3 medidas, En total dispongo de 45 medidas, pero evidentemente no son independientes entre sí. Si no tomo en cuenta que las medidas de la misma persona son más parecidas entre sí (bloques anidados) estaría incurriendo en

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

Saludos. Bueno quiero realizar el analisis multivariado especificamente el analisis de correspondencia en R , cual es el paquete implementado? [[alternative HTML version deleted]]

Hola a todos, Tengo algunas dudas sobre como introducir en un modelo lineal factores con efectos fijos y aleatorios. Mi diseño es el siguiente: Factores Line: 40 líneas de trigo (Fijo) Rep: 3 Bloques (Aleatorio) Year: 2 Años (Aleatorio) Variable dependiente alpha.ug.mg Nota: Adjunto tabla de datos Dentro del diseño, 'Rep' y 'Year' se considera de efectos aleatorios y

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.

I have run an ogg analisis using EAQUAL from -q 0 till -q 10 evaluating bitrate and quality. The results are shown in a nice graph, and can be seen here: http://audio.sinderman.com/ One thing I have found is a bug, as it is cleary shown by the blue lines. Other discoveries are written in that page, and others are still evolving in my mind :) The goals of this analisis is to help the developers

Hola a todos, hace poquito una persona escribía con una duda que se parece, o es, la misma que yo vengo teniendo. Se trata de hacer comparaciones planeadas. Supongamos un experimento en el que participan 4 grupos de niños 8por ejemplo de distintos coles). Estos niños leen palabras largas y cortas, frecuentes e infrecuentes. Por lo tanto el diseño es fácil, un intergrupo "niños" y dos

Buenos días, estoy indagando un poco a fondo las series de tiempo y quisiera saber que paquete me recomienda acerca de este tema. Muchas Gracias. Wilme Contreras. [[alternative HTML version deleted]]

Hola quisiera saber como parameterizar el siguiente diseño con lme4. Tengo 4 tratamientos, con 4 parcelas cada uno, divididas a su vez en 4 subparcelas, y se han tomado 5 medidas repetidas (5 ocasiones) y se quiere ver el cambio en la variable respuesta producido por los tratamientos a través de las 5 ocasiones. Mi intento con lmer es el siguiente: mod <- lmer(variable respuesta ~ ocasión *

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

Estimados, Necesito estudiar los efectos de dos factores sobre una variable de conteo con un rango estrecho de variación (es decir, probablemente sin distribución Normal). El experimento tiene más de 10 (fechas de muestreo) observaciones repetidas en el tiempo. En primer lugar, considero que debería aplicar un modelo lineal generalizado (¿Mixto?) usando Poisson como distribución de referencia.

Buenas tardes, Estoy interesado en generar observaciones de una distribucion binomial bivariada en la que hay _cierto_ grado de correlacion (denotemoslo rho). Podria por favor alguien indicarme como hacerlo en R? Este es el contexto. Supongamos que se tienen dos experimentos en los que la variable respuesta _sigue_ una distribucion binomial, i.e., X_i ~Binomial(n_i, p_i), i=1,2 y que, por ahora,

Hola Olivier, Adjunto los datos. Manuel El 31 de octubre de 2016, 3:29, Olivier Nuñez <onunez en unex.es> escribió: > Manuel, > > no estoy seguro de entender el diseño. > Cada parcela recibe los 4 tratamientos (un tratamiento por subparcela de > una misma parcela)? > Las "ocasiones" (supongo que instantes) son los mismos para cada > parcela*tratamiento?

Hola a todos. ¿Cómo puedo ajustar un modelo de regresión logística en el que la varianza de los errores no son iguales, sino que esta puede ser modelada por otras variables ? ¿Utilizando modelos mixtos o voy desencaminado? Gracias..

Es evidente que no soy demasiado ingenioso, porque con todo lo que me ayudaron, terminé pasando horas hasta que lo conseguí (y una vez conseguido pienso que tendría que haber tardado menos de la cuarta parte). Gracias, Jorge, también. Así que, desde este estado mental que describo, vengo con una pregunta que más que de R es de teoría del análisis de datos. Una vez que consigo que los datos se me

Hola! Para simular matrices de datos normales multivariados con la sentencia rmvnorm (dentro del paquete mvtnorm) se necesita, entre otras cosas, el número de vectores a simular, el vector de parámetros-medias correspondiente a cada variable y su respectiva matriz de Varianza-Covarianza. En este último punto, tengo problemas. En lugar de ingresar una matriz sigma creada por mi, necesito simular

Muchas gracias, Javier, por tu explicación. Los dotos que manejo son todos datos linguisticos individualizados según variables geográficas y sociologicas; o sea que no hay que preocuparse demasiado por la peligrosidad de mis aseveraciones. El ejemplo lo hice a lo bruto para que se entendiera cómo se estructuran los datos, pensando que así no generaría distración sobre el objeto de mi problema. Lo