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Hola, estoy haciendo un estudio de la desaceleración de la mortalidad y tengo dudas con la función nls(), adjunto un archivo donde he redactado mi inquietud. saludos cordiales Boris Polanco ------------ próxima parte ------------ Se ha borrado un adjunto en formato HTML... URL: <https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/attachments/20141015/b9761c95/attachment-0001.html> ------------ próxima

Estimados, Buenas Tardes, Estoy teniendo problema para testar la significancia de los ejes del RDA. NO se cual seria el error. Alguien me podría ayudar? Desde ya muchas gracias. Saludos, Luis # Tests of all canonical axes anova.cca(ssp.rda.hel, by="axis", step=1000)#Para saber la significancia de cada eje Error in anova.cca(ssp.rda.hel, by = "axis", step = 1000) :

Hola Estoy tratando de correr un survival analysis usando un Cox regression model. Tengo una duda respecto a la organizacion del script. Tengo una variable que es -tamano del individuo- y quiero ver si hay diferencia en sobrevivencia respecto a tamano. Como diseno de campo los tamanos fueron ubicados de forma aleatoria en bloques al azar. Cuado planteo el script tengo algo como:

Hola a todos: Hace unos meses estuve preguntando sobre la prueba de Thom para comprobar la homogeneidad de series temporales sobre datos de radiación e insolación (después he visto que también se usa con otras variables meteorológicas) [0]. El caso es que por distintas razones no había podido avanzar en el asunto y ahora vuelvo sobre él. Creé una función para realizar la prueba de Thom pero

Hola amigos, esta es mi primera duda, espero que no sea demasiado fácil. Tengo unos datos de dos variables y quiero mostrar recta de regresión y valor de correlación serie0 <- c(0.651, 0.712, 0.614, 0.645, 0.559, 0.647, 0.642, 0.534, 0.616, 0.621, 0.623) serie1 <- c(0.572, 0.641, 0.565, 0.596, 0.518, 0.604, 0.602, 0.501, 0.58, 0.589, 0.596) data <- cbind(serie0, serie1) colnames(data)

Bueno, ya lo he solucionado gracias a Carlos me ha enviado un correo en privado (supongo que se ha despistado, si no lo querías hacer público ya es tarde) con esta info: -- Creo que lo tienes (en formato básico) aquí: https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2007-November/146285.html Aunque pensaba que si tu objetivo último es el de que usuarios "potencialmente tontos" sean capaces de

Estimado José, por lo que estuve mirando aqui https://en.wikipedia.org/wiki/Wilcoxon_signed-rank_test, en ?wilcox.test y en libros de papel ... los datos deben cumplir ciertas condiciones, quiza la mas restrictiva es que sean pareados ... si no lo son, quiza esta variante del test es mas apropiada: https://en.wikipedia.org/wiki/Mann-Whitney-Wilcoxon_test la que en R se aplica usando el mismo

Cordial saludo Estoy realizando un análisis con datos categóricos, donde tengo una tabla 3*3, son tres métodos de estudio comparado con tres niveles de asimilación del problema, lo ideal seria poder decidirse por algún método de estudio en especial, lo único que he encontrado es el test para independencia chi-cuadrado, pero no he podido encontrar algo que me sugiera por un método u otro, me

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.

Hola. Seguramente es una pregunta un poco tonta, pero no encuentro respuesta. Si tengo por ejemplo x <- 1:4 y <- c(2,1,3,4) freq <- c(1,2,1,2) ¿existe alguna forma en R de obtener la correlación (de pearson , por ejemplo) de x e y teniendo en cuenta que freq son las frecuencias? O también. ¿cómo podría "expandir" estos datos para conseguir que x sea (1,2,2,3,4,4) e y

Muy buenas, quiero calcular correlaciones de Pearson entre dos variables (a,b) teniendo en cuenta una tercera (c). Para ello estoy usando una función llamada "pcor.test" (http://www.yilab.gatech.edu/pcor.html), que en realidad no está en ningún paquete de R, que yo sepa. ¿Alguien conoce una función similar en alguna librería de R? Por otro lado, para ver si me cuadraban los resultados,

Tengo una matriz de de datos (correlación) entre pares de muestras, de tipo diagonal inferior, de 250 y quisiera hacer un heatmap y/o un dendrograma. Soy un poco novato y me encuentro con el problema que no se como "importarla" para cargarla e indicar que se trata de una matriz de datos de tipo "diagonal inferior" para que R lo interprete y poder realizar un heatmap y/o

Hola a tod en s, mi compañero y yo intentamos ver la correlación de nuestros datos mediante regresiones logísticas. Trabajamos con proporciones (1 variable dependiente y 1 independiente) mediante modelos mixtos (los datos están agrupados porque hay pseudoreplicación). Hemos usado el paquete "lme4" y la función "lmer". Encontramos "overdispersion" en el resultado

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

Grandiosa Comunidad Saludos Quiero pedirles ayuda en los siguientes puntos; .- Pregunto si puedo sacar, aumentarle al summary también los siguientes puntos Intervalo de confianza, desviación estándar? .- como puedo obtener la correlación en variables dicotómicas ej. tau de kendall? .- Como puedo cambiar los títulos del ingles al español de los encabezados de un surfit(Surv(tiempo, estado))? --

Muy buenas. Quiero hacer un loop en el que en cada iteración se hace un subset con el que se queda con las muestras para la que cierta variable es positiva. Si hago esto, sale bien: df2<-subset(df, subset = var1>0) Pero he probado así (y de no sé cuantas formas más), antes de hacer el for, y no sale: GT<- c("var1","var2", ? ) df2<-subset(df,

?Hola, A mí me funciona la importación directa. Previamente he guardado la hoja de Excel en .csv (separado por ";"). Y hago sin problemas la correlación entre dos variables (las dos primeras). > datIn <- read.csv("Variables.csv", header=T, as.is=T, sep=";", dec=",") > head(datIn) EMPRESAS AA AB AC AD AE AF AG AH AI

Hi. I need to draw a circle whit center (a,b) and radio r. So I use the R code below a<-1.975 # valore x del centro b<-1.215 # valores y del centro r<-1.46 # radio x1<-seq(a-r,a+r,by=0.01); #los valores de x yp<-sqrt(r^2-(x1-a)^2)+b; # los valores y a partir de la ra??z positiva yn<-(-1)*sqrt(r^2-(x1-a)^2)+b; # los valores y a partir de la ra??z negativa x<-c(x1,x1);

Gracias a todos por sus respuestas, perdón si no fui muy claro. Lo que intento replicar es un análisis realizado en Stata, tengo que hacer los mismos cálculos pero en el r. En Stata lo que se hizo fue: xi: logistic i.coord i.v11_sexo, vce (cluster red) *Vce (cluster clustvar) especifica que los errores estándar permiten la correlación intragrupo, relajando el requisito habitual de que las

Si lo has guardado como csv separado por comas: Abre con cualquier editor el fichero: mira separador de listas y separador de decimal, supongamos que sea "; " para las listas (esto depende de tu configuración regional) y "." para los decimales (es como lo tienes en tu fichero) entonces dat<-read.csv("Variables.csv", header=T, sep=";",