similar to: Modelo mixto en R

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?

Estimados integrantes de la lista. Disculpas por posteo cruzado. Estoy ajustando un modelo con lmer (lm4). La variable respuesta es un índice (ADI) que se midió en 3 áreas diferentes en 4 estaciones climáticas diferentes, así mis efectos fijos son area y estaciones climáticas. Cada área tiene 12 puntos de muestreo (Punto). En cada punto de muestreo el índice se midió repetidamente a

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. Hay alguna función que haga un Friedman test (digamos 4 tratamientos o tiempos relacionados/dependientes) y que después haga una comparación de un tratamiento contra el resto, digamos el primero, como un contratase simple, o un Dunnett? o simplemente ¿como hago un Dunnett para unos tratamientos relacionados? -- Antonio M [[alternative HTML version deleted]]

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;

Hola! Estoy teniendo un problema para testar la normalidad y la homogeneidad de varianzas para mi modelo de manova Es este mi modelo: m1<-manova(cbind(pred,fit,oniv)~tratamento/parcela+bloco,data.vegetacao) Aparte de tener tres variables respuestas (predador, fitófago, omnívoro), también es un diseño anidado. Alguien sabría responder esto? Gracias! Carol [[alternative HTML version

Estimados herreros, Sabéis si hay algún sitio donde pueda hacer una pregunta sobre estadística, en concreto un diseño experimental. Alguna lista, foros, etc. Ya se que este no es el sitio adecuado para preguntas de estadística, pero por si alguien se pica os la pongo a continuación. Dos tratamientos C y H. Se aplican a una serie de especies (p.e. 10) Se observa la respuesta de las especies a

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

Hola, Quisiera saber como combinar los niveles de un factor en un "data frame": Por ejemplo, mi "data frame": x y 2.9 a 1.2 a 3.4 b 1.4 b 1.5 c 1.7 c Ahora quiero que los niveles b y c pasen a llamarse nivel d (un nuevo nivel con las 4 observaciones correspondientes a b y c) y mi nuevo data frame tenga un factor con 2 niveles (a y d) en

Hola a todos Estoy trabajando con el package agricolae para realizar pruebas de medias y obtengo un error que no entiendo al trabajar las interacciones. Os explico: Poseo un Diseño Completamente al Azar para el arreglo de tratamientos factorial de la forma 2*2*4. El modelo consta de 6228 observaciones, el esquema para el anova es: A= 2 niveles={2,5} B= 4 niveles={F1,F2,F3,F4} C= 2

Estimados miembros de la lista, Estoy haciendo una análisis de supervivencia con R. Adjunto mis datos. Quiero analizar la supervivencia de 5 grupos diferentes y compararla. Para ello estoy utilizando el paquete survival. > s = Surv(c$tiempo, c$estado) > f = survfit(s ~ tratamiento, data = c) > d = survdiff(s ~ tratamiento, data = c) > d Call: survdiff(formula = s ~ tratamiento,

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

Hi all, I have problems transforming a matrix into a data.frame: If I do: > is.matrix(parcelas.cobtot.conti) [1] TRUE > dim(parcelas.cobtot.conti) [1] 25 64 > a <- data.frame(parcelas.cobtot.conti) > is.data.frame(a) [1] TRUE > > dim(a) [1] 1600 3 Why a does not have the same dimensions than parcelas.cobtot.conti? I've tested with caith and the behaviour there

Buenas, En R, como en la mayoría del software estadístico, no se utiliza ningún nivel de confianza sino que lo que se calcula es el p-valor asociado al contraste. De forma que cuanto más cerca de 0 esté el p-valor "menos credibilidad le damos a la hipótesis nula". Dicho mejor, debemos rechazar la hipótesis nula si el p-valor está por debajo de nuestro nivel de confianza. Por ejemplo,

Hola, Manuel, No entiendo tu pregunta (la repito aqui para que sea mas explicito): hay alguna forma de comparar la probabilidad de supervivencias (en este caso anual) entre grupos sin utilizar un chi-cuadrado y un valor de P. Entiendo que lo que hace survdiff es comparar las curvas de supervivencia, pero yo quiero comparar la probabilidad de supervivencia entre grupos al final del estudio. Con

Gracias Carlos. Yo también he visto el ejemplo que te pone chatGPT, pero la salida que te da no soy capaz de interpretarla. Os paso las ordenes y las respuestas de R de la propuesta de chatGPT Ejemplo.aov<- aov(P~TRAT+CORTE+REP) > summary (Ejemplo.aov) Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) TRAT 6 0.0028 0.00046 0.777 0.590 CORTE 2 0.5022 0.25110 424.542 <2e-16

Hola a todos los R-ayudas estoy tratando de escribir una función en R que me devuelva los estimadores (coef()) de un análisis de regresión no lineal. La estructura de mi base de datos es la siguiente: ##str(nigra) ''data.frame'':   334 obs. of  3 variables:  $ parcela: Factor w/ 55 levels "cu1","cu10","cu11",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 12 12 ...  $ edad   :

Hola, quiero hacer un estudio de no inferioridad para ver si tres tratamientos quirúrgicos son equivalentes en el tratamiento de una patología. Me gustaría saber qué librerías se pueden utilizar y ver algún ejemplo. Gracias J Martín

Estimado Eric Las filas que faltan, ¿son filas enteras, donde todo es valor NA o ?? en un data.frame? Porque si es así podrías importar todo y luego buscar (filtrar) los que no son NA. Copio y pego un código que utilizo en un trabajo, posiblemente le sea útil. Tratamientos$Tratamiento[Tratamientos$Tratamiento == ""] <- NA # asignar NA a las celdas vacías Tratamientos<-

Estimados miembros de la lista, Cómo hago para trabajar con tildes en RStudio. En concreto, cuando cargo un archivo .txt o .csv en RStudio, no me reconoce el tilde com tal y me coloca otros caracteres en su lugar. ¿Existe alguna solución? Saludos, Manuel -- *Manuel Spínola, Ph.D.* Instituto Internacional en Conservación y Manejo de Vida Silvestre Universidad Nacional Apartado 1350-3000