Hi
In R,how to do sample size calculation for three-way incomplete block
crossover study where within subject residual standard deviation,treatment
difference and power is given.
Thanks in advance.
Regards
Jose
[[alternative HTML version deleted]]
Hola a todos.
Tengo una consulta con data.tables
Si tengo asignado un valor a una variable que se llama exactamente como el
de una columna de la data.table, y quiero usar el valor grabado en la
variable como condicionante del where, cómo debo construir la condicionante
?. Ejemplo
x <- 3
dt <-
Dear Colleagues,
If you work in the statistical graphics and/or data visualization fields,
please consider organizing an invited session for the JSM 2018 conference in
Vancouver, whose
theme is “#LeadWithStatistics.”
ASA's Section on Statistical Graphics will sponsor 3 invited sessions at JSM
Have you tried 'foverlaps' in the data.table package?
Jim Holtman
Data Munger Guru
What is the problem that you are trying to solve?
Tell me what you want to do, not how you want to do it.
On Mon, Sep 4, 2017 at 8:31 AM, Mohammad Tanvir Ahamed via R-help <
r-help@r-project.org> wrote:
> Hi,
>
Hi everyone,
Magit is one of those features that makes Emacs special. It is an
interface to git that simplifies many workflows and is a joy to work
with. Several ESS developers including myself use it on a regular
basis. If you don't use magit for your git tasks, I highly recommend it.
For those
Hola, Antony.
El paquete más apropiado para modelización de nichos ecológicos con
maxent (y otras herramientas como gbm) así como para su representación
cartográfica es *dismo*. Desde luego, es la manera más sencilla de
conseguir un resultado de calidad rápidamente. Tiene una viñeta muy
clara
Si buscas en "rseek.org" por "ecology entropy" aparece esto en las primeras
posiciones:
https://cran.r-project.org/web/packages/meteR/vignettes/meteR_vignette.html
https://rdrr.io/cran/ade4/man/apqe.html
https://cran.r-project.org/web/packages/MIAmaxent
Saludos,
Carlos Ortega
Hola Jose, si tienes tu data.frame con 3 columnas A,B,C: una con
los identificadores (A), en la siguiente el X (B), y en la
siguiente el Y (C) ... con la libreria lattice (imagino que plot()
deberia hacerlo tambien) lo puedes hacer asi:
xyplot(C ~ B, groups="A")
Buenas días me gustaria saber cual es la libreria mas actual que contiene
al algoritmo de maxima entropia que permite modelar nichos ecologicos; a su
vez que libreria presenta mejor temática en la representacion de mapas.
Saludos¡
[[alternative HTML version deleted]]
Jose,
Usa
plot(z, col = as.numeric(pred.class))
Saludos,
Jorge.-
2017-09-03 8:29 GMT-05:00 :
> Estimados
> Quisiéramos que la salida final plot (z) fuera de tres colores, uno para
> cada especie, no encuentro el comando para ello. Apreciaría su ayuda
> Saludos
>
Estimado José Betancourt
No se que tipo de gráfico desea realizar, en la siguiente página
https://www.r-bloggers.com/mastering-r-plot-part-1-colors-legends-and-lines/
hay una forma.
Javier Rubén Marcuzzi
De: jbetanco...@iscmc.cmw.sld.cu
Enviado: lunes, 4 de septiembre de 2017 9:55
Para:
Hi,
I have two big data set.
data _1 :
> dim(data_1)
[1] 15820 5
> head(data_1)
Chromosome StartEndFeature GroupA_3
1: chr1 521369 75 chr1-0001 0.170
2: chr1 750001 80 chr1-0002 -0.086
3: chr1
Estimados
Quisiéramos que la salida final plot (z) fuera de tres colores, uno para
cada especie, no encuentro el comando para ello. Apreciaría su ayuda
Saludos
Jose
rm(list = ls())
library(MASS)
data(iris)
datos <- data.frame(iris[,1:4],clase=as.vector(iris[,5]))
head(datos)
especies <- iris[,5]
I’ve published a package on CRAN called ‘rDotNet’. rDotNet allows R to access
.NET libraries. From R one can:
* create .NET objects
* call member functions
* call class functions (i.e. static members)
* access and set properties
* access indexing members
The package will run with either mono
Hello Ulrik,
Can you please explain this code means how and what this code is doing
because I'm not able to understand it, if you can explain it i can use it
in future by doing some Lil bit manipulation.
Thanks
data_help <-
data_help %>%
mutate(Purchase_ID = 1:n()) %>%
15 matches
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