similar to: Ji cuadrado de tendencia lineal

Tengo un modelo de regresión de Cox y quiero obtener el plot ajustado por una covariable (sexo) con la función ?ggadjustedcurves?, pero me da el siguiente error: > cox2 <- coxph(os ~ imc_25 + sexo.1, data = datos) > cox2 Call: coxph(formula = os ~ imc_25 + sexo.1, data = datos) coef exp(coef) se(coef) z p imc_25 -0.621 0.537 0.299 -2.08 0.038 sexo.1M 0.714

Instalado ?tinytex? > install.packages(?tinytex?) y cargándolo > library(tinytex) Fue una causalidad: cuando instalé este paquete los PDFs comenzaron a salir correctamente de anchura. Tampoco puede darte una explicación :( Saludos, Patricio Patricio Suárez Gil Unidad de Investigación Área V-Gijón Planta 5ª Impar Hospital Universitario de Cabueñes C/Prado, 395 33203 Gijón (Asturias)

Yo he conseguido que los chunks y el texto tengan la misma anchura instalando ?tinytex?. Un saludo, Patricio Patricio Suárez Gil Unidad de Investigación Área V-Gijón Planta 5ª Impar Hospital Universitario de Cabueñes C/Prado, 395 33203 Gijón (Asturias) Tfno: 985 185 000 (Ext. 85715) @uinvest_psg ESPAÑA [[alternative HTML version deleted]]

hola Patricio, usa: dplyr::if_else [[alternative HTML version deleted]]

Las fechas están en formato ?Date? del paquete ?lubridate?, pero me encuentro el mismo problema usando fechas en formato POSIXct. Saludos, Patricio > El 13 feb 2018, a las 0:08, Javier Marcuzzi <javier.ruben.marcuzzi en gmail.com> escribió: > > Estimado Patricio > > Hay más de una forma para trabajar con fechas, y no es lo mismo dependiendo el sistema, a mi me

Tengo un vector de fechas en formato R: > fechas <- c(?2016-07-15?, ?2016-10-12?, ?2017-02-11?) quiero que las fechas de 2017 (la tercera del vector del ejemplo) pasen a ser NA > fechas2 <- ifelse(fechas > ?2016-12-31?, NA, fechas) El problema que me encuentro es que el resultado (fechas2) es un vector numérico y no un vector de fechas. No encuentro la solución. Se agradecen

Buen día, Por favor alguien, sabe como generar un raster de tendencia ? [[alternative HTML version deleted]]

AF_E PS_E 90.838 2.206 83.139 1.751 134.272 3.710 84.043 2.076 105.184 2.788 157.249 3.783 50.280 1.027 96.973 2.355 123.582 3.398 60.417 1.236 123.501 3.315 90.128 1.566 193.783 5.167 116.036 2.994 100.289 2.216 56.943 1.106 102.272 2.692 145.579 3.810 53.105 1.202 127.212 3.061 102.838 2.383 126.352 2.723 13.661 0.190 164.352 4.870 159.945 4.160 54.382 0.884 128.253 3.598 181.208 4.767 145.118

Hi list, I''m using Dom0 gentoo with xen 3.0.4 and xenman. I have several DomU working and it is really nice :) so all my DomUs are installed with disk images. Now i want to use an ISO to boot and install a linux system (or win). When i try to boot the DomU i dont have nothing, nothing relevant (for me) in logs and i can connect to the console. The state of the DomU is unknow. Any help

Hola, quiero hacer una regresión lineal lm(y ~ x * grupo, data =datos) y: numérica, x: numérica, grupo: factor con dos niveles (1 y 2) pero no calcula el coeficiente de x:grupo2 a cuenta de una singularidad Coefficients: (1 not defined because of singularities) Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -1.283e+06 2.276e+04 -56.359 < 2e-16 *** x

Estimados usuarios: Estoy intentando reproducir el ejemplo 6.4 de Thomas Lumley. Complex Survey. Editorial Wiley. 2010 (ver la página en google:

Hi all: Here's a question about result of loglinear analysis. There're 2 factors:area and nation.The raw data is in the attachment. I fit the saturated model of loglinear with the command: glm_sat<-glm(fre~area*nation, family=poisson, data=data_Analysis) After that,I extract the coefficients: result_sat<-summary(glm_sat) result_coe<-result_sat$coefficients I find that all the

Hola, con vistas a docencia, me gustaría saber si hay alguna librería que haga el test de la chi cuadrado para variables continuas, que no sean la normal. Lo encontré para variables discretas y para la normal. También, obviamente, se puede hacer un pequeño programa que lo calcule "como a mano", pero a los alumnos les obliga a entrar en detalles de programación... :-/ La idea sería

Una consulta desde un Uruguay muy lluvioso, como se realiza una prueba Chi-cuadrado ajustando por otra variable. Muchas gracias! Saludos! Sebastián. [[alternative HTML version deleted]]

I'm confused as to the trustworthiness of the dispersion parameters reported by glm. Any help or advice would be greatly appreciated. Context: I'm interested in using a fitted GLM to make some predictions. Along with the predicted values, I'd also like to have estimates of variance for each of those predictions. For a Gamma-family model, I believe this can be done as Var[y] =

Hola a todos... saludos cordiales.... Quiero hacer una función que me calcule la matriz de distancias chi cuadrado, pero obtengo este mensaje de error: Error en d.chiCol[i, j] = 0 : objeto de tipo ''closure'' no es subconjunto d.chiCol<- function(A) { m <- dim(A)[2] n <- dim(A)[1] B <- prop.table(A,2) C <- prop.table(A) pesos <- apply(C,1,sum) dchi.Col <-

Saludos a todos. Tengo problemas para encontrar la funcion que te permite generar la formula de la regresion lineal entre dos variables y la linea de tendencia en el gráfico de dispersion de puntos, lo que si puedo realizar es el gráfico con los puntos distribuidos en los 2 ejes pero lo demás que mencioné no se como ingresarlo. Saludos, Gabriel Antonio Trujillo Paucar Estudiante de Biologia

Hola Eric, A la que me refiero es a la que se utiliza para probar la independencia de dos variables entre sí, mediante la presentación de los datos en tablas de contingencia. Pero no se si se puede realiza esa prueba Chi-cuadrado ajustando por otra variable. Y no me refiero a si quiero probar la independencia de X1 y X2 y tengo además la variable *sexo*, realizar la prueba para entre X1 y X2

Hola a todos Estoy intentando hacer un análisis rápido de una serie temporal de datos diarios pero me encuentro con algunos problemas. Me gustaría en primera instancia hacer una regresión lineal pero no encuentro la forma. Tras leer los datos diarios creo un objeto de la clase zoo y sobre éste no puedo utilizar lm(). He leído algo sobre dynlm pero no encuentro la forma. Se agradece

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