similar to: Source code of add1

Hola: Desde hace varias versiones no puedo utilizar la ayuda HTML de R. Cuando, por ejemplo, lanzo ?nlm me abre el navegador con ERROR The requested URL could not be retrieved While trying to retrieve the URL: http://127.0.0.1:28683/library/stats/html/nlm.html The following error was encountered: Connection to 127.0.0.1 Failed The system returned: (111) Connection refused The remote host

Hola Leonardo. Creo que te refieres a analizar alguna variable por grupos. Eso te lo pueden hacer las funciones tipo tapply(). Por ejemplo, tapply(datos,factor,mean, na.rm=TRUE) tapply(datos,factor,sd, na.rm=TRUE) tapply(datos,factor,quantile,probs=c(0.05,0.95),na.rm=TRUE) En cuanto a RCommander, que lo preguntabas después, algunas opciones del menú tienen la opción "Analizar por

Tengo el mismo problema que Eva en cualquier script que defina una función, pero no en otros que no definen funciones. Por ahora he tenido que desinstalar la versión 2.14.0. Os dejo un ejemplo (he simplificado la función, pero he dejado la estructura fundamental por si ahí está el error): si lanzáis source("probando.r") veréis que sale el mensaje de error. Por supuesto, garantizo que

Estimado Mauricio Monsalvo Le paso una idea, no es un código muy lindo que digamos, pero al correrlo seguramente se dará cuenta de mi sugerencia. datos<-c(2,3,4,5,6,7,8) quantile(datos) quantile(datos,probs = c(0.25, 0.75, 0.85, 0.90, 0.95)) as.matrix(quantile(datos,probs = c(0.25, 0.75, 0.85, 0.90, 0.95))) as.data.frame(quantile(datos,probs = c(0.25, 0.75, 0.85, 0.90, 0.95))) # ¿ y si solo

Perdón por anticipado ante una pregunta sólo achacable a mi ignorancia en programación. Estoy creando un nuevo paquete con una estructura "decente", en vez de las chapuzas que hacía hasta ahora. Defino una función que ajusta unos datos a una distribución que podemos llamar ND. La sintaxis de esta función sería, de forma resumida: ND.fit<-function(x, start, ...){ ...

Habría que buscar la vuelta, yo no lo se, pero posiblemente lo siguiente da una pista. Nota: al mismo código le sume una línea al final datos<-c(2,3,4,5,6,7,8) quantile(datos) quantile(datos,probs = c(0.25, 0.75, 0.85, 0.90, 0.95)) as.matrix(quantile(datos,probs = c(0.25, 0.75, 0.85, 0.90, 0.95))) as.data.frame(quantile(datos,probs = c(0.25, 0.75, 0.85, 0.90, 0.95))) # ¿ y si solo solicita

Una distribución binomial negativa podría ser adecuada. De hecho, una extensión de la binomial negativa, como la distribución de Waring generalizada, termina convergiendo a una distribución binomial negativa. Puedes ver que la mejora en la bondad del ajuste de la binomial negativa con respecto a la Poisson es sustancial (te muestro también las salidas.). datos<-c(1280, 1262, 1290, 1321,

Hola, ¿qué tal? Juanjo Gibaja y yo hemos organizado un curso de R básico, no presencial, colaborativo y gratuito dirigido a aquellas personas que quieren introducirse en el mundo de R. Para más información, pueden consultarse los dos siguientes enlaces: http://www.datanalytics.com/blog/2012/06/01/curso-de-r-gratuito-no-presencial/

Hola; estoy intentando utilizar el paquete BRugs y cuando entra el comando: library(BRugs) me da el siguiente error: Error: .onLoad failed in loadNamespace () for ''Brugs'' Alguien puede ayudarme? Saludos - Jose Ramón Alameda Bailén Área de Psicología Básica Universidad de Huelva [[alternative HTML version deleted]]

Hola, Quisiera saber como combinar los niveles de un factor en un "data frame": Por ejemplo, mi "data frame": x y 2.9 a 1.2 a 3.4 b 1.4 b 1.5 c 1.7 c Ahora quiero que los niveles b y c pasen a llamarse nivel d (un nuevo nivel con las 4 observaciones correspondientes a b y c) y mi nuevo data frame tenga un factor con 2 niveles (a y d) en

Hola. Tengo un problema sencillo que no logro desentrañar: Tengo estos tres objetos: a <- as.matrix(with(ProduccionAC, tapply(Costo, Provincia, mean))) b <- as.matrix(with(ProduccionAC, tapply(Costo, Provincia, median))) c <- as.matrix(with(ProduccionAC, tapply(Costo, Provincia, quantile, probs = c(0.25, 0.75, 0.85, 0.90, 0.95)))) Pero resulta que cbind(a,b,c) devuelve este resultado:

Gracias, Javier. Es lo que hice, en efecto, para salir del paso. Requerir de a uno por vez. El problema es que no entiendo por qué debo hacerlo así si quantile es una función más, como cualquier otra, que podría utilizar en un tapply (porque necesito los datos según provincia, que obviamente es un factor) El 8 de julio de 2013 17:25, Marcuzzi, Javier Rubén <

Hello, I'm trying to use adabag to make bagging and boosting with bagging() and adabost.M1(), respectively, but in both cases it produces an abnormal termination of R. My code is: bagging(I.NOSOCO~EDAD+SEXO+ESTANCIA+ADMISI?N+T.CIRUG?+DURACI?N+CONTAMIN +PROFILAX+E.PREOPE+V.PERIFE+V.CENTRA+S.VESICA+S.NASOGA+DREN.ABI+DREN.CER

Should the F statistic be the same when using add1() on models created by lm and glm(family=gaussian)? They are in the single-degree-of-freedom case but not in the multiple-degree-of-freedom case. MASS:addterm shows the same discrepancy. It looks like the deviance (==residual sum of squares) gets divided by the number of degrees of freedom for the term twice in add1.glm. Using anova() on the

Hi, I'm trying to build a hierarchical logistic regression model with lme4 package, but I have a problem on selecting the variables to include in this model. In a simple logistic regression, using Forward selection, i use a likelihood ratio test to check which variables i should include in the model, using the function add1(). The problem is that this function doesn't work with the

Hi All, I am wondering if anyone can tell me what the warning message below the model means? J add1(DTA.glm,~ Aeventexhumed + Veg + Berm + HTL + Estuary + Rayos) Single term additions Model: cbind(MaxHatch, TotalEggs - MaxHatch) ~ Aeventexhumed + Veg + Berm + HTL Df Deviance AIC <none> 488.86 4232.9 Estuary 1 454.96 4201.0 Rayos 3 258.80 4008.9 Warning

I'm having a bit of difficulty using the stepwise model-building tools in a glm context. Here, for example is one problem I have had using add1, where the abbreviation "." does not work as I expected it to do. I someone could point me towards some examples involving the interactive building of glm models I would be grateful. The data set that I am using is the

Hello, I have a question about the add1() function and quasilikelihoods for GLMs. I am fitting quasi-Poisson models using glm(, family = quasipoisson). Technically, with the quasilikelihood approach the deviance does not have the interpretation as a likelihood-based measure of sample information. Functions such as stepAIC() cannot be used. The function add1() returns the change in the scaled

Hello, I need to use the confluent function of second kind, also known as Tricomi function. It is implemented as kummerU() function in fAsianOptions package, but I've found very inaccurate values, comparing with those provided by Mathematica. I think Mathematica values are OK because kummerU values leads to negative probabilities. For example, if you try the kummerU() function example, you

Dear R Help, I have noticed some inconsistent behaviour of add1 and drop1 with a weighted linear model, which affects the interpretation of the results. I have these data to fit with a linear model, I want to weight them by the relative size of the geographical areas they represent. _________________________________________________________________________________________ > example