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Hola compañeros de R, Antes he utilizado Rcpp (y armadillo) para lograr velocidad en procesos llenos de bucles y de álgebra lineal; pero no me había visto en la necesidad de maximizar (optimizar) ninguna función (una verosimilitud, en este caso). ¿Alguien tiene conocimiento de cuál es la forma más conveniente para optimizar funciones dentro de un programa en Rcpp? ¡Muchas gracias! -- «No soy

Hola. Como hago para calcular la "Maxima Verosimilitud" de unos datos con distribucion uniforme? saludos. -- Leo [[alternative HTML version deleted]]

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Hola a todos, Estoy intentando resolver un problema de optimización con R con restricciones lineales, pero no consigo incluir dichas restricciones. Es decir, f<-function(w){ sd(...) # desviación típica de ciertos datos } optim(rep(1/2,8),fn = f,lower=0,upper=1,method='L-BFGS-B') # no se como incluir aquí las restricciones Las restricciones son: la suma de los w_i es 1 y todos los

Muy buenas, Tengo la siguiente duda/problema, He optimizado con éxito un problema de este tipo: \sum f(x_i) donde f es una curva exponencial (función no lineal) sujeto a: a_i < x_i < b_i y \sum f(x_i) < Presupuesto Vamos, es repartir un presupuesto forzando a que inviertas como poco a_i y como mucho b_i para cada i Esto lo hecho correctamente usando el paquete:

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]))

Hola a tod@s, Hace poco en la lista se discutieron algunas aproximaciones para determinar la distribución de probabilidad que potencialmente podrían haber generado los datos (ver [1]) y una de ellas fué el AIC. Haciendo uso del programa enviado por Pablo Verde (ver [1]), estos son los resultados para mis datos: weibull , AIC = 69839.44 exponential , AIC = 79488.77 gaussian , AIC = 69413.03

Buenos días; Estoy intentando aprender algo de sobre los modelos lineales mixtos. Estoy siguiendo el libro "Multilevlel analysis: techniques and applications" de Joop Hox. Estoy intentado reproducir las tablas y gráficos que trae el libro con el paquete lmer. En este libro se indica que en la comprobación de los supuestos del modelo hay que estudiar los gráficos de residuales tanto

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:

Estimados Reailizo una pregunta general, casi desconociendo. Se me ocurrió explorar lo siguiente: hay ejemplos de programación lineal o utilizando la herramienta solver de excel, donde se realizan algunos cálculos, lo más sencillo de comprender y documentado (todos lados) es una cantidad de productos, un costo de compra, un costo de venta, una cantidad para invertir y ¿cuánto me conviene

I'm trying to create a graph where different cells of a grid (a shapefile) will be painted with a color share scale, where the most easy way is to use gray(). Can I somehow get a vector (gradient) of colors, a vector of colors with other methods but gray()? I'm doing this until now quad_N_sp <-

Hola a todos, Simplemente comentar que me tengo encontrado con muchos problemas de optimización. Mi recomendación general, en el caso multidimensional y si el tiempo de computación es importante, sería buscar un algoritmo diseñado para el tipo de problema (evitar los algoritmos más generales tipo optim si puede haber problemas de mínimos locales). Algunos casos que tengo resuelto con R

Hola, ¿qué tal? Tengo una pregunta de esta

R-Amigos Mis mejores deseos en estas fiestas y que el año nuevo premie la generosidad con la que los miembros de este grupo comparten su sabiduría y sus trucos. Felicidades -- Sent from my IPAD [[alternative HTML version deleted]]

Hola buenos días hice un gráfico combinado de líneas, puntos y barras en ggplot2, pero no sé cómo puedo poner la leyenda de eso gráfico para que me represente para las líneas con puntos los valores estimados por un modelo y observados. este es mi código: ggplot(MLM,aes(x=Individuo)) + geom_bar(aes(y=Observada), stat = "identity", color= "gray") + geom_line(aes(y=Estimada),

Hola a tod en s, estoy trabajando con modelos de regresión mixta con el paquete "nlme", concretamente con la función "lme". Una vez que hago mi modelo y el summary del mismo obtengo por ejemplo la significación (valor p) de la variable independiente, así como el valor del AIC para comparar mi modelo con otro similar, pero no sé cómo obtener un valor del grado de ajuste de la

Buen día a todos, Agradezco su ayuda con lo siguiente: Tengo 100.000 registros con nombres de personas con su respectivo número de documento, quiero identificar casos que tengan un porcentaje de igualdad alto, no del 100% porque ya esos los tengo identificados, sino casos como por ejemplo: Nombre: Juan Pérez Documento: 123456789 Nombre: Juan Pérez Documento: 1234056789 Este caso sería una

Hola!! A ver si alguien puede ayudarme!! Para ajuste de modelos lineales normalmente uso Gretl. Ahora estoy empezando a hacerlo en R. Me gustaría saber si existe alguna función que haga un summary extendido como el de Gretl. Os pongo un ejemplo del summary de Gretl. Modelo 1: MCO, usando las observaciones 1968-1982 (T = 15) Variable dependiente: Invest              Coeficiente   Desv. Típica

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Buenos dias a todos, Me gustaria genear n muestras de una N(0,1) a determinados intervalos de tiempo. Asi por ejemplo, si el vector de tiempos es tiempos <- c(2, 4, 6) la primera columan debe generarse a los 2 segundos de ejecutado el script, la 2a columna a los 4 segundos y la ultima a los 6 segundos. Al final el tiempo total de ejecucion sera aproximadamente 12 segundos para completar