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¡Hola! Mi duda surge por la siguiente anécdota: un amigo (empleado de una enorme consultora que tiene SAS) migró a R y ansioso me contó que iba a ejecutar las rutinas que había traducido de SAS a R y luego de intentar ejecutarlas nada le funcionó porque, ingenuamente, quería hacer cosas para las cuales R no está diseñado (operaciones en la base de datos) y porque leyó TODOS los datos de una

Hola, me sorprende leer tu opinión ("R (puro) no es la herramienta ideal para el manejo directo del 'big data'") cuando precisamente este pasado mes de abril SparkR (ver descripción de su web más abajo) se ha integrado en Apache Spark y todo el mundo que está en "ese ajo" del "big data" (buzzword donde las haya) no le quita ojo a la publicación oficial este

¡Hola a todos! Estoy intentando muestrear de una normal multivariante donde hay dos grupos de variables que deben tener una relación "manipulable" entre sí pero ignoro cómo hacerlo. Les cuento, he intentado lo siguiente: # covarianzas del primer grupo de variables: Sigma_U <- matrix(c(.25, .2, .2, .25), ncol=2) # covarianzas del segundo grupo de variables: Sigma_W <- diag(2) #

Buenas a todos. Estoy realizando unos ajustes a una serie de valores mensuales maximos con ismev. Los resultados son muy buenos. Por definicion, los valores que obtengo del ajuste de la funcion de distribucion GEV, me dan valores de periodos de retorno medios para los niveles de retorno que estudio. El problema es que estos valores son los medios esperables para esos periodos de retorno y yo, lo

Estimados Pienso que falta memoria, aparte de las sugerencias ya aportadas, de pronto se podrían colocar algunos rm(liberar_de_memoria), para no tener ocupado espacio que no es requerido porque ese paso ya fue realizado. Javier Rubén Marcuzzi El 6 de diciembre de 2017, 13:58, Antonio Rodriguez Andres < antoniorodriguezandres70 en gmail.com> escribió: > Carlos > He tecleado lo

Estimados compañeros, Les contaré mi problema: supongamos que tengo millones de datos en un manejador famoso de base de datos al cual, por restricciones impuestas desde la alta gerencia, no puedo modificar en un ápice. Este manejador utiliza siempre (siempre) comas en lugar de puntos para separar decimales. Yo trabajo con R (naturalmente) y hago mis consultas a la base de datos utilizando la

Estimados, Mi problema consiste en probar efectos de dos sistemas de siembra en la abundancia de insectos (variable de conteo). Tengo un diseño en bloques con el sistema de siembra, con muestreo semanales de insectos (10 semanas) en cada unidad experimental. Quiero aplicar un modelo lineal generalizado con distribución de Poisson, con medidas repetidas en el tiempo. Agradecería ayuda con la

Hola, Soy nuevo manejando R y no tengo mucha experiencia. Estoy intentando modelar una función que me relacione el nº de cebas (nº de presas que los padres traen a los pollos) con el tamaño de parche de un bosque (factor categórico; 2 niveles= grande y pequeño). Al ser un conteo (nº de cebas) he pensado utilizar familia= poisson con link= logarítmico. He construido un GLMM con: Nº de cebas

Freddy el archivo lo leo en segundos en Stata. puedo probar el paquete heaven. Pero si recuerdo me dio problemas en RStudio El 6/12/2017 13:03, "Freddy Omar López Quintero" <freddy.vate01 en gmail.com> escribió: > El mié, 06-12-2017 a las 12:55 +0100, Antonio Rodriguez Andres escribió: > > me sale problema > de memoria. > > > Pregunta posiblemente tonta:

Pero entonces, ¿has leído ya el fichero en RStudio? ¿lo has convertido de Stata a csv o algún otro formato que con el que puedas trabajar en RStudio?. ¿O ahora el problema es que has convertido el fichero pero no puedes hacer ningún tipo de análisis porque tu equipo no tiene suficientes recursos?... Gracias, Carlos. El 6 de diciembre de 2017, 13:09, Antonio Rodriguez Andres <

Gracias! El 15 de junio de 2015, 16:54, Freddy Omar López Quintero < freddy.vate01 en gmail.com> escribió: > ?Holap.? > > ran out of iterations and failed to converge > > > ?Prueba aumentando el número de iteraciones, con el argumento maxit: > > ?GLM <- bigglm(In.hospital_death ~ GCS + BUN, data = DatosGLM, family = >> binomial(logit), maxit=1000)? >

Freddy Que archivo has intentado leer el del VWS o el de la link que te envié? 2017-06-27 11:33 GMT-05:00 Freddy Omar López Quintero < freddy.lopez.quintero en gmail.com>: > > 2017-06-27 11:42 GMT-04:00 Antonio Rodriguez Andres < > antoniorodriguezandres70 en gmail.com>: > >> Estaba usando el ESS pero me he dado cuenta que si tiene csv, yo lo bajé >> de aquí

Si de hecho he utilizado el read_spss por el tema de las labels. Pero obtengo el mismo mensaje de problema de memoria. Antonio 2017-06-27 10:30 GMT-05:00 Freddy Omar López Quintero < freddy.lopez.quintero en gmail.com>: > > 2017-06-27 11:10 GMT-04:00 Antonio Rodriguez Andres < > antoniorodriguezandres70 en gmail.com>: > >> El >> survey solo tiene los datos en

Hola a todos, Estoy intentando realizar un análisis de medidas repetidas en R y me gustaría pediros opinión porque estoy un poco atascada. Estoy utilizando las funciones lme y lmer. Tengo datos de censos de grillos (efi) realizados semanalmente (week) en tres parcelas (plot) diferentes, cada una de las cuales tiene seis transectos (transect) donde se realizan dichos censos. Los datos son de dos

OK. Lee primero los datos, guarda el data.frame (.RData o en un .csv o lo que quieras). Sal de RStudio o incluso reinicia el ordenador para liberar el máximo de memoria. Y comienza una nueva sesión con RStudio cargando los datos con "fread()". Por otro lado, este conjunto de datos ¿cómo es de grande (filas y columnas)?. ¿Y qué máquina tienes?. ¿Cuanta RAM tienes?. Gracias, Carlos.

Hola Juan. La regresión lineal es un método muy difundido y estoy seguro que con una breve búsqueda en internet podrás encontrar excelentes manuales en español. Puedes adelantar con saber que la función básica para regresiones lineales es lm() (de linear model) y para las variables que mencionas podrías utilizar: ajuste<-lm(razco_pr~razco_ps+razco_pc, data=tusdatos) summary(ajuste)

Hola, Paulina, Desde luego poderse se puede, leer, manipular y analizar ese conjunto de datos en R incluso en equipos relativamente modestos. Hay multitud de soluciones y todo depende tanto del tipo de datos que quieres leer como de las manipulaciones que quieres hacer con ellos. Algunas preguntas para guiar estas recomendaciones serían: - ¿Tienes que tener todos los datos simultáneamente en

Hola, ¿qué tal? Yo suelo utilizar los gráficos básicos de R para hacer gráficos rápidos y, digámoslo así, para uso personal. Sin embargo, para crear gráficos para terceros con un poco más de "calidad" me decanto por ggplot2 (y sé que muchos otros usan lattice con el mismo fin e idénticos resultados). Un recurso fundamental (para mí) de ggplot2 (y lattice) es el de las

Hola Freddy. Yo parto de un shape en que tengo los típicos archivos .shp, .sbx, .sbn, .shx y .dbf. En la tabla tengo el área de los poligonos en m2, el perímetro, el estado y el código ISO del estado dispuesto por el SGM. ¿Me puedes orientar un poco más? Gracias, Sebastían. El 14 de agosto de 2013 16:19, Freddy Omar López Quintero < freddy.vate01@gmail.com> escribió: > Hola

rm(list = ls()) #borra todo lo anterior en memoria setwd("G:/Public/Documents/R/EPICALC/") #como se llama la data desde su path sanda<-read.csv("sandavid2.csv",header=TRUE, sep=",", dec=".") use(sanda) attach (sanda) library (MASS) label.cronbach <- label.var(p01, "¿Consume mucho pan? ") ####¿Hay alguna manera de nombrarlos