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Hola compañeros de la lista. Tengo el siguiente set de datos: Repeticiones <- c(rep("RI", 14), rep("RII", 14), rep("RIII", 14)) Tiempo <- rep(c(0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 24, 36, 48, 60, 72, 96, 120), 3) Concentracion_celular <- c(0.4862, 0.5375, 0.4309, 0.4390, 0.4603, 0.4733, 0.3936, 0.9085, 0.5838, 0.5477, 0.6331, 0.8693, 1.0092, 0.6341, 0.5350,

Buenas tardes: Soy Pedro José Martínez, del Departamento de Economía Financiera y Contabilidad de la Universidad de Murcia y tengo una duda sobre R. Mi investigación se basa en calcular la eficiencia de los servicios municipales con DEA (packages deaR), y posteriormente identificar los determinantes de dicho nivel con una regresión truncada (packages truncreg). Para calcular la eficiencia

Victor, Me parece que podrías investigar si Scribus puede generar e insertar la salida de R en sus documentos, por lo que estás agregando a tu pregunta me parece que BI no es el camino. Si lo haces, creo que a más de uno en esta lista le interesará la experiencia. La alternativa sugerida por Emilio usando Rthml y CSS con probablemente markdown y, yo agregaría, pandoc me resulta muy interesante y

openssh 4.7p1 SCO OSR6 Password authentication is non-functional. This seems dependent on USE_LIBIAF which further depends on HAVE_LIBIAF (in defines.h), but there is no longer any code in configure to define the latter. Building with HAVE_LIBIAF defined enables password authentication, but only for non-long (<9 char) passwords, even though UNIXWARE_LONG_PASSWORDS seems to be defined. I

Hi, Yesterday I tried to replace the system openssl in a gentoo system with libressl. With openssh an interesting issue popped up: * RAND_bytes in libressl calls arc4random * arc4random is a compat function both in openssh and libressl * arc4random from openssh uses RAND_bytes So what's happening is a recursion. arc4random wants to use RAND_bytes and RAND_bytes wants to use arc4random. The

Is it possible to save user passwords as clear text through dovecot? I am currently using MD5 passwords and I allow only "plain and login? mechanisms but I want to switch my database to clear text as this will give me the ability to use more mechanisms such as CRAM-MD5. Is this possible? Thank you

Hola a tod@s, quiero generar informes con los resultados de R en formato pdf preferiblemente. Actualmente estoy utilizando knitr junto con LaTeX. Y ya conozco el resto de formatos de salida de knitr como: markdown, html, ... ¿Alguien conoce otras alternativas? He visto algo de jasper report por ahí, pero desconozco cómo poder comunicarlo con R. Muchas gracias por adelantado. -- Víctor Nalda

Hello R masters, I have sent this same message to other lists and none so far could give some light. I was trying to use odfWeave to generate a report from R and Im getting an error that I think is related to latin characters. I looked around and did find some stuff related to this problem about Sweave http://labmoluscos.wordpress.com/2010/02/18/sweave-latex-character-encoding/ but did not find a

Hello, I'm with a conceptual doubt regarding Rsquared of both lm() and postResample(library caret). I've got a multiple regression linear model (lets say mlr) with anR² value of 67.52%. Then I use this model pro make predictions with predict() function using the same data as input , that is, use the generated model to predict the value associated with data that I used as input. Next, if

Hola: tengo un pequeño problemita que es más bien estadístico que específico de R, pero de todos modos espero me puedan dar una mano. Quiero encontrar una forma de reportar la Bondad de ajuste de un modelo No Lineal. Estuve buscando y leyendo y parece que tal cosa no es posible o al menos no es fiable, desde el punto de vista estadístico. El tema es que quiero mandar un trabajo a una

Hola compañeros de la lista. Los molesto con la siguiente duda. En un diseño central compuesto (CCD) con dos factores (V1 y V2) y una variable de respuesta (R), utilizando valores codificados (-1.4142, -1, 0, 1, 1.4182), al aplicar la orden: rsm.segundo.orden <- rsm(R ~ Bloque + SO(V1, V2), data = DATOS.Codificados) Obtengo el siguiente modelo: R = 103.92 -2.16

Dear r-helpers, I just read in an article by Virtanen et al. (2006) where vegetation-environment relationships are studied by fitting smoothed surfaces on an NMDS ordination using GAMs (Wood 2000). The authors describe, that they used R? as goodness-of-fit statistic, which they compare to the R? of fitted vectors. Calculations were carried out using the package vegan (Oksanen). I know that I can

Buenas a todos, acá estoy yo de nuevo con problemas de loops. Tengo el siguiente problema: un vector de datos (y) y una serie de efectos. El loop lo que intenta es evaluar el R² de modelos incrementando por vuelta una variable efecto. Seria algo así: for(i in 1:x) { modelo=lm(y~efectos[,1:i]) ... codigo para guardar R² y otros por cada vuelta... } apply() puede ir columna a columna pero no

Muchas gracias Jorge! Si la opción del loop con for ya la tenía implementada y me demora bastante por eso quería probar con apply o en este caso sapply, muchas gracias! Saludos!! F Macedo El 03/07/15 a las 23:09, Jorge I Velez escribió: > Hola Fernando, > > Podrias considerar las siguientes opciones: > > R2 <- vector("list", x) > for(i in 1:x){ > modelo

Dear List, how can I obtain the value of r suqared for a non-linear model? For linear models it can be found in the summary() of the model but for non-linear models I just don't know. Please help! Anna

Hola Jorge. Usando sapply mejoró un poco pero no demasiado en realidad. Una vez lo estuve relojeando a mclapply (y otras funciones de ese paquete), pero no probé mas allá de algunos ejemplos. Voy a terminar este trabajo y lo pruebo, ya te contaré cuanto mejoró. Un abrazo y gracias nuevamente! El 5 de julio de 2015, 11:27, Jorge I Velez <jorgeivanvelez en gmail.com> escribió: > De

Buenos días a todxs, Estoy comparando la predicción de los valores (0, 1, 2, 3,.....hasta 13) frente a los observados. Con la idea de comparar el modelo Zero inflated y el Binomial negativo y ver cual presenta mas distancia frente a las predicciones observadas. Para ello introduzco los códigos en la consola: #Modelo ZIM pred<-round(colSums(predict(zeroinfl, type="prob") [,1:14]))

Hi, I'm new to R (and statistics) and my boss has thrown me in the deep-end with the following task: We want to evaluate the impact that sampling size has on our ability to create a robust model, or evaluate how robust the model is to sample size for the purpose of cross-validation i.e. in our current project we have collected a series of independent data at 250 locations, from which

Hola Javier, Si, cuando hablo de valor observado me refiero al valor real en campo y el predicho al que estiman los modelos. Disculpa, que no lo detallase así desde el principio. En mi caso trabajo con dos diferentes: Zero inflated y Binomial Negativo y me gustaría comprobar que diferencia (distancia) existe entre cada uno de ellos y la realidad. Estoy trabajando con los siguientes paquetes:

Hola Jesús, Si no entiendo mal lo que planteas, has observado unas frecuencias N = c(12, 0, 8, 6, 4, 2) de pedidos acaecidos en 1:6 días, en total n = sum(N) pedidos. Llamemos P = (p1, p2, ?, p6) a las probabilidades ?teóricas? de pedido en cada día. En principio el vector N se puede considerar una realización de una distribución multinomial M(n; p1, ?, p6). P se puede estimar mediante las