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Hello. I have the following funtion: fechasEntrega = function(FechasEntrega,fecha){ if(length(which(FechasEntrega<fecha))>0){ tkmessageBox(title = "Error en Fecha de Valoracion",message="Hay una fecha de entrega anterior a la fecha de valoracion. Todas las fechas de entrega deben ser posteriores a la fecha de valoración para el correcto funcionamiento del

Queridos R-users: Tengo una duda que hace mucho tiempo que estoy intentando resolver, os explico a modo de ejemplo: Tengo estos efectos: Año(5 niveles),Localidad (10 niveles) y genotipo (3 niveles), año y localidad son aleatorios y genotipo es fijo (los he escogido yo). Me gustaría hacer obtener una tabla parecida a la Tabla Anova donde aparezca cada factor y sus interacciones y

Hola Argel, Puedes encontrar un par de ejemplos que cómo conseguir una valoración (qualitativa y cuantitativa) de la contribución de cada variable a cada componente principal, en el libro "Exploratory Multivariate Analysis by Example Using R". Este libro está basado en la librería "FactoMineR". Los ejemplos están en el capítulo primero. No he mirado como se haría esto con

System: 1800+ athlon OS: Redhat 8.0 I downloaded the latest tar.gz file from the homepage "wine-20021125" un-tared it via tar -zxvf Wine-20021125.tar.gz.... then cd to wine-20021125. From the latter directory I try to run the ./tools/wineinstall "as a user" and get this error: [JoKeR@WhItEWidoW wine-20021125]$ ./tools/wineinstall /bin/bash: /root/.bashrc: Permission

es simple lo unico que tienes que hacer es instalar la libreria(xlsReadWrite) y direccionar y seguidamente especificar el numero de hoja de excel library(xlsReadWrite) dat.excel <- read.xls("d:/ruta del archivo/doc.xls", sheet=1) espero que te sirva ------------------------------------------ El día 18 de agosto de 2010 06:00, <r-help-es-request en r-project.org>

Hola! No he podido consultar la doc. del paquete ade4, algo debe estar caído en CRAN ahora mismo. Dos cosas sobre la metodología -aun desconociendo los detalles de cómo lo hace ade4: El output de un PCA, los "pesos" de cada variable en las dimensiones de los componentes se interpretan como correlaciones, a mayor valor absoluto mayor asociación variable-componente. Ahora, como tales

Hola compañeros de la lista. Qué tal. Tengo un análisis de componentes principales, en el que se evalúan aproximadamente 1000 variables. Usando la función dudi.pca e inertia.dudi obtengo una cantidad de información sobre la influencia de las variables sobre los dos componentes principales. Me gustaría saber si existe alguna función que sobre esta información me arrojara la lista de

estimados no he encontrado el modo de hacer en R el tipico grafico de medias con la desviacion estandar asociada ... me explico, tengo 2 variables numericas, para la variable independiente se elijen 3 niveles y en cada uno de ellos se mide 15 veces la variable respuesta, para este data.frame se quiere mostrar en un grafico en el eje X los 3 niveles escogidos y en el Y la vbla respuesta, pero no e

Estimado Miguel Es posible lo que dices, pero ¿tienes un servidor para instalar la parte de R?, si lo tienes ¿cuántos recursos? Me refiero a lo siguiente, puede ser que su trabajo esté excelente, pero los recursos del servidor al procesar R tengan un desmedro en la calidad (velocidad) http y de base de datos, creando una experiencia mala para el usuario. Hay alternativas, cada vez hay más

Buenas, Estoy haciendo modelos y comparando cual es mejor. Para ello, uso CV de 10 folds. Por ejemplo, hago la comparativa entre un svm y un randomForest para una serie de datos, por ello hago: midataset<-import..... #datos es un dataframe de 1500 filas y 15 variables for(i in 1:10){ numeros<-sample(1:1500,1500*0.7) train<-datos[numeros,] test<-datos[-numeros,] #modeloRF

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