Re: [R-es] Comando similar a ELSE de spss

[José Trujillo]

La respuesta está en la función recode del paquete car:

?recode

example(recode)

Ahí tiene el uso de else justo como lo quieres.

Salud

El 3/2/23 a las 13:36, Enrique Ramalle Gomara via R-help-es escribió:

Hola
Quiero recodificar los valores de una variable en otra, pero hay un subconjunto 
de esos valores que me interesa agruparlos en una categor�a que sea NA. Por 
ejemplo
De la variable color:
1 ="verde"
2 ="azul"
3 ="rojo"
Todos las dem�s  = NA (o que deje el campo vac�o)

�C�mo hacer para que todos los dem�s, los que no est�n en las categor�as de 
recodificaci�n se les asigne un campo vacio o un campo NA?



Un saludo, muchas gracias

Enrique Ramalle




GOBIERNO DE LA RIOJA
AVISO LEGAL: La informaci�n contenida en este mensaje ...{{dropped:10}}


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[R-es] Exportar a wmf desde linux

[José Trujillo Carmona]

Hola compañeros.

Me veo en la necesidad de reemplazar temporalmente a un compañero. 
Enseña R con windows, mientras que todos mis equipos están en linux. Me 
sería complejo pasar a windows para una asignatura y por solo un par de 
meses y no creo que sea necesario.


El caso es que en los protocolos de prácticas mi compañero guarda los 
gráficos en wmf utilizando el botón derecho sobre la ventana gráfica. 
Este recurso no está disponible en linux.


Puedo guardar en pdf, svg o xfig mediante la función dev.print sin 
problema y después cambiarlos mediante LibreOffice o Inkscape, pero se 
hace todo un poco pesado (será mi opción "B"). Pero ¿hay opción "A"?


¿Sabéis si hay algún comando linux que exporte a wmf como savePlot en 
Windows?


La versión de linux solo exporta a bitmaps en forma "png", "jpeg", 
"tiff", "bmp"


Googleando he encontrado que la función ggsave de ggplot2 es posible que 
lo haga, ... pero: "(windows only)"


Gracias de antemano.

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Re: [R-es] covarianza

[José Trujillo Carmona]

¡Ah! Y si hay problemas serios con la distribución de los residuos más 
allá de lo que los modelos generalizados o la transformación de 
variables pueden resolver, queda la función rfit del paquete Rfit.


Un saludo.


El 21/6/21 a las 18:16, José Trujillo Carmona escribió:

Sí

La función lm del paquete stats con sus mútiples opciones es muy 
específica.


De hecho el modelo de covarianza es el modelo lineal completo en el 
que la variable respuesta depende de regresores que son tanto 
variables cualitativas (factores) como cuantitativas (covariables). 
"lm" son las iniciales de "linear model" y es específico para este 
modelo.


Si las variables regresoras son de naturaleza aleatoria además de 
fijada, o incluso si los regresores son solo variables aleatoria, 
entonces la función puede ser lme4 del paquete lmer.


Si la linealidad está comprometida, además de la presencia de 
regresores de naturaleza aleatoria puede recurrirse a los paquetes 
glmer y nlme.


Salud.


El 21/6/21 a las 17:57, Amable Moreno escribió:

Quisiera saber, si existe algún paquete de R específico para los modelos
lineales, en particular el modelo de covarianza

[[alternative HTML version deleted]]

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Re: [R-es] covarianza

[José Trujillo Carmona]

Sí

La función lm del paquete stats con sus mútiples opciones es muy específica.

De hecho el modelo de covarianza es el modelo lineal completo en el que 
la variable respuesta depende de regresores que son tanto variables 
cualitativas (factores) como cuantitativas (covariables). "lm" son las 
iniciales de "linear model" y es específico para este modelo.


Si las variables regresoras son de naturaleza aleatoria además de 
fijada, o incluso si los regresores son solo variables aleatoria, 
entonces la función puede ser lme4 del paquete lmer.


Si la linealidad está comprometida, además de la presencia de regresores 
de naturaleza aleatoria puede recurrirse a los paquetes glmer y nlme.


Salud.


El 21/6/21 a las 17:57, Amable Moreno escribió:

Quisiera saber, si existe algún paquete de R específico para los modelos
lineales, en particular el modelo de covarianza

[[alternative HTML version deleted]]

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Re: [R-es] paquete npsm

[José Trujillo Carmona]

Aunque no incluye estimas de la razón de escalas ni su intervalo de 
confianza, el contraste de diferencias de escalas de Fligner lo tienes 
también en el paquete stasts (función Fligner.test), aunque supongo que 
eso ya lo sabes.


Saludos.


El 28/5/21 a las 17:03, José Trujillo Carmona escribió:

En realidad sí puedes instalar npsm, solo que está en github, no en cran:


install.packages("remotes")



install.packages("xfun")



library(xfun)



install_github('kloke/npsm')


Y listo.


El 28/5/21 a las 16:32, Amable Moreno escribió:

Buen dia a todos
Quisiera saber con qué paquete hacer el test de Fligner Killen
porque lo solia resolver con el paquete npsm pero ahora ese paquete
no se puede bajar

[[alternative HTML version deleted]]

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Re: [R-es] paquete npsm

[José Trujillo Carmona]

En realidad sí puedes instalar npsm, solo que está en github, no en cran:

> install.packages("remotes")

> install.packages("xfun")

> library(xfun)

> install_github('kloke/npsm')

Y listo.


El 28/5/21 a las 16:32, Amable Moreno escribió:

Buen dia a todos
Quisiera saber con qué paquete hacer el test de Fligner Killen
porque lo solia resolver con el paquete npsm pero ahora ese paquete
no se puede bajar

[[alternative HTML version deleted]]

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Re: [R-es] Instalar R en micro de arquitectura arm

[José Trujillo Carmona]

El 12/5/21 a las 4:51, Jose Ramirez Costa escribió:

Hola Eric, yo tampoco soy muy experto en el tema. Según he leído de un
usuario de Python se necesita q el software este compilado para esa
arquitectura del micro.


No conozco Ubuntu a fondo pero sí Debian y debería ser igual. Debería.

Efectivamente los paquetes tienen una parte que se compila en el momento 
de la instalación (con install.packages muchos) y otra parte que está 
precompilada y esta precompilación sí es específica de la arquitectura 
que hay debajo.


En el caso de Debian, todos los paquetes con el formato "r-cran-" 
(cada vez hay  más) que se intalan con "apt install" están precompilados 
para casi todas las arquitecturas (no me he puesto en detalle a ver que 
hay en ARM). En el caso de Ubuntu debería ser igual.


Pero es que además los paquetes r-cran- tanto en Ubuntu como en 
Debian van, obligatoriamente, con su paquete fuente y se suelen poder 
compilar desde la fuente para cualquier arquitectura. No tengo a mano 
las instrucciones, pero si se necesita las puedo buscar. Si el SO y 
hardware es capaz de hacer la compilación, cosa que en una tablet no sé 
si es posible.


Finalmente si la tablet no es capaz de compilar, también se puede hacer 
compilación cruzada de una arquitectura a otra.


Así que sí. En el tablet se debe poder poner R completo. No sé cual 
puede llegar a ser el nivel de complejidad al que se puede llegar, 
depende de lo completa que sea la distribución precompilada de R en 
Ubuntu-ARM y la capacidad del tablet para compilar lo que falte.


Suerte.




El martes, 11 de mayo de 2021, Eric Concha M. 
escribió:

Disculpa la ignorancia, pero del micro no se ocupa el SO ?? es decir,
si el SO puede lidiar con el, entonces a R no le importa lo que hay
debajo, se entiende sólo con la capa del SO ... o no ?






On Tue, 11 May 2021 21:29:29 -0300
Jose Ramirez Costa  wrote:


Buenas comunidad, quiero instalar R en una tablet Samsung a la q le
instale Ubuntu, existe una versión de R para micros de arquitectura
AMR?

Si me podrían pasar la versión o el link, les agradecería mucho.

Saludos!





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Re: [R-es] Leer archivos .dat

[José Trujillo Carmona]

En paquete readr:

https://cran.r-project.org/web/packages/readr/index.html

Consulta la función read_fwf:

> ?read_fwf

Saludos


El 10/3/21 a las 17:59, XYGcom escribió:

Buenas tardes. Estoy intentando leer unos archivos .dat. Los digamos “más 
sencillos” y que tienen su cabecera lo consigo mediante este script:
read.delim(file = "/Datos/IMPEXP4828bd6c0ee40.dat",
header = TRUE,
sep = "#”)

pero con otros que tienen este formato,

062019051053500604 
003U8198190019634300800348100S

sin cabecera y sin caracter de separación (la separación se realiza según la 
posición de los caracteres  -por ejemplo inicio 1, fin 2, inicio 3 fin 6 y así 
sucesivamente, en el ejemplo anterior sería
06 2019 05 y así seguiría según la separación pautada), se me han atragantado.

¿Alguna idea de por donde puedo tirar?

Gracias a todos
Jesús
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Re: [R-es] Error Normality test

[José Trujillo Carmona]

Está usando normalidad simultánea o multivariante.

Para las variables redundantes, como dice Emilio, no es necesario 
incluirlas en el conjunto. Si un conjunto de variables son una 
distribución normal multivariante, sus combinaciones lineales también lo 
son.


Salud.

El 1/3/21 a las 12:57, Emilio L. Cano escribió:

Pues lo que decía, probar con menos variables y encontrar las que puedan dar 
problemas. Puede ser porque sean casi idénticas (que sean parecidas no es 
suficiente) o que sean combinaciones lineales (por ejemplo si en los datos 
originales hay alguna variable que se calcula con otras)


El 1 mar 2021, a las 12:03, Andrea Guerrero  escribió:

Hola Emilio,

Gracias por su rápida respuesta. Cada columna es una variable y todas son 
numéricas, sin embargo, creo que, tal y como comenta, puede deberse a que 
algunas son parecidas. En este caso, que debería hacer para solucionarlo?

Muchas gracias por su tiempo.

Un saludo,

Andrea.

El lun, 1 mar 2021 a las 11:15, Emilio L. Cano (mailto:emilopezc...@gmail.com>>) escribió:
Andrea,

¿Puede ser que haya columnas muy parecidas (incluso idénticas)? El error que da 
es típico cuando pasa esto. Si no estás segura, puedes probar a ejecutar la 
función añadiendo las columnas de una en una, a ver cuál está produciendo el 
error.
El hecho de que funcione al trasponer la matriz no implica que esté bien hecho, 
lo importante es que cada columna sea una variable. Asegúrate también de que 
las variables son numéricas.

Un saludo,
Emilio


El 1 mar 2021, a las 10:41, Andrea Guerrero mailto:guerb...@gmail.com>> escribió:

Buenos días a todos,

Tengo una duda que no sé como resolver. Estoy intentando hacer un *Normality
test *en varios de mis datasets con la función *mshapiro.test* del paquete*
mvnormtest*. Sin embargo, en algunos de ellos me aparece el siguiente error:


*Error in solve.default(R %*% t(R), tol = 1e-18) :  system is
computationally singular: reciprocal condition number = 7.19719e-20*

He conseguido solucionar el error en un par de datasets mediante la *función
t()*, sin embargo, me sigue saliendo en otros  y no sé cómo solucionarlo.
Por si sirve de algo, este es el procedimiento que he seguido para hacer el
Normality test:


library(mvnormtest)
ResD<-as.matrix(allom$residuals)
ResD2<-t(ResD)
Resultado<-as.matrix(ResD2)
mshapiro.test(Resultado)

Agradecería mucho si alguien me pudiera ayudara a solucionar este error.

Muchas gracias y disculpen las molestias.

   [[alternative HTML version deleted]]

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Re: [R-es] instalar

[José Trujillo Carmona]

Inmediatamente, es muy posible que no. R evoluciona como los seres 
vivos: muy poquito a poquito. Pasito a pasito.

A medio plazo seguro que sí.

Todas las correcciones de errores, mejoras y novedades en los paquetes 
se irán haciendo con dependencia a R4. Si no lo instalas ahora y usas R 
más o menos asiduamente, acabarás necesitando actualizarte. Y si 
intentas empezar a utilizar un nuevo paquete seguro que te costará 
bastante más conseguir la versión para R3.6

Yo actualizo todos los años alrededor del inicio escolar en septiembre.

Saludos.


El 6/5/20 a las 18:01, Jesús Para Fernández escribió:
> Merece la pena r4?  Yo no veograndes mejoras respecto s la 3.6...
>
> Obtener Outlook para Android
> 
> From: R-help-es  on behalf of Juan Carlos 
> Lopez Mesa 
> Sent: Wednesday, May 6, 2020 1:48:26 PM
> To: betans...@gmail.com 
> Cc: r-help-es 
> Subject: Re: [R-es] instalar
>
> update.packages()
>
> esta funci�n actualiza todos los paquetes instalados
>
> El lun., 4 may. 2020 a las 12:52, Jose Betancourt B. ()
> escribi�:
>
>> Estimados
>>
>> Instal� r.4 pero me pide que actualice cada paquete, ?hay alguna
>> manera autom�tica?
>>
>> ___
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Re: [R-es] Fwd: Re: Fwd: Re: Instalar paquetes no disponibles para la versión actual

[José Trujillo Carmona]

La memoria es mala consejera.

Igual la gestión de paquetes ha mejorado (seguro que desde los inicios 
lo ha hecho, pero no hablo de hace tanto), y eso solo se nota en que no 
se nota. Creo que se me entiende.


Yo que ya voy peinando canas (o incluso dejando de hacerlo) recuerdo con 
horror algunas transiciones; especialmente aquella del 2.1x (2.15 o 
2.16, no me llega la memoria) a la 3.0. Y tampoco fue fácil hace solo un 
par de años.


Incluso así, la instalación de R-Commander (que es mi paquete central) 
sigue teniendo problemas en la instalación: No arrastra todas las 
dependencias que necesitará en ejecución.


Y no es por el uso de paquetes externos a CRAN que es muy muy 
esporádico, sino como ya digo por la insuficiente explicitación de las 
dependencias. Este problema no te puede salir en rvest (creo).


En fin, si se está en ello es para mí buena noticia. Gracias por ello.

Saludos.


El 3/5/20 a las 20:27, Marcelino de la Cruz Rot escribió:

Hola José:

Te lo permito, por supuesto ;-)

Hablaba desde mi experiencia, lógicamente. De todas formas, la 
conformidad de los paquetes, incluidas las dependencias, al menos para 
los 15575 paquetes alojados en CRAN, se testan a diario. En el último 
test, por ejemplo, veo esto:



> library(rvest)
> paquetes <- 
read_html("https://cran.r-project.org/web/checks/check_summary_by_package.html#summary_by_package;)

> paqs <- paquetes %>% html_node("table") %>% html_table()

> table(paqs[["r-releaseLinuxx86_64"]])

    ERROR ERROR*   NOTE  NOTE* OK    OK*   WARN
   411 34  1   2464 11  12953 66 21


Es decir, sólo 35 paquetes con error del total de paquetes contribuidos.
Por supuesto, esto no significa nada si los paquetes que usas están 
entre esos 35 con error o se distribuyen mediante otros repositorios 
no oficiales y tienes problemas para instalarlos en la versión actual. 
Pero no olvidemos que incluso los paquetes archivados (incluyendo los 
antiguos orphaned), pueden con frecuencia (mi experiencia también) 
instalarse con pequeñas manipulaciones para adaptarlos a los 
requerimientos de la versión actual de R...


Un saludo,

Marcelino




El 03/05/2020 a las 16:31, José Trujillo Carmona escribió:

Me vas a permitir Marcelino que te contradiga en parte.

En R hay a fecha de hoy 15575 paquetes. Hace unos tres años unos 10 
000. El crecimiento durante años fue exponencial; tengo la sensación 
no contrastada de que ya no es así, y supongo que en parte es por la 
abundancia con la que encuentro paquetes abandonados como los que 
señala Manuel Mendoza.


Y no, a todos los autores no les da tiempo a contrastarlos a toque de 
corneta cuando sale la versión de cada año. De he hecho he vivido 
algún año con la transición hasta septiembre bastante complicada con 
algunos paquetes que sacaban versión tras versión hasta tenerla 
afinada. Incluso aunque la versión estable aumenta en una décima cada 
año en abril desde 2013 (3.0, 3.1, ...) a lo largo del año aparecen 
ajuste con versión decimal.


En años anteriores he vivido algunos meses conflictivos sin encontrar 
modo de que los paquetes de RCommander, que se supone que forman 
parte del "núcleo duro", estuviesen todos disponibles para Linux.


Es cierto que hay un "núcleo duro" de paquetes bajo la supervisión de 
la "R Foundation for Statistical Computing", pero ya te digo que en 
algunas publicaciones (odio el anglicismo liberaciones que no se 
corresponde con su significado en español, publicar es hacer público 
y eso es exactamente una "release") ni siquiera esos paquetes se han 
comportado como un conjunto homogéneo en sus dependencias. El tema de 
las dependencias R tendría que trabajarselo mucho más.


Y en concreto, pasar de la versión 3.6.x a la 4, ... todavía recuerdo 
la pesadilla que me supuso llegar a la compatibilidad de todos los 
paquetes con los que trabajo en 2013 cuando se publicó la versión 3.


Yo me quedaré como mínimo hasta septiembre en la 3.6 En agosto haré 
alguna (prueba como todos los años, con resultado dispar) y ya veremos.


Saludos.

El 3/5/20 a las 13:11, Marcelino de la Cruz Rot escribió:

Hola a todos:

Las versiones oficiales de R no son versiones beta, sino versiones 
"definitivas" convenientemente testadas. Los paquetes disponibles en 
el servidor de CRAN están testados contra la versión actual de R. 
Mantenerse en una versión anticuada normalmente conduce a la pérdida 
de funcionalidad, errores de dependencias entre versiones de 
paquetes nuevos etc. En R, actualizar a la última versión suele ser 
una recomendación bastante conservadora.


Un saludo

Marcelino

El 03/05/2020 a las 7:25, Rafael Bidegain escribió:

hola a todos.
contesto entre líneas

El vie., 1 may. 2020 a las 15:52, Marcelino de la Cruz Rot (<
marcelino.delac...@urjc.es>) escribió:


La versión 3.5 es algo antigua (1 año). Yo instalaría la 4.0-0, y la
última versión de RStudi

Re: [R-es] Fwd: Re: Fwd: Re: Instalar paquetes no disponibles para la versión actual

[José Trujillo Carmona]

Me vas a permitir Marcelino que te contradiga en parte.

En R hay a fecha de hoy 15575 paquetes. Hace unos tres años unos 10 000. 
El crecimiento durante años fue exponencial; tengo la sensación no 
contrastada de que ya no es así, y supongo que en parte es por la 
abundancia con la que encuentro paquetes abandonados como los que señala 
Manuel Mendoza.


Y no, a todos los autores no les da tiempo a contrastarlos a toque de 
corneta cuando sale la versión de cada año. De he hecho he vivido algún 
año con la transición hasta septiembre bastante complicada con algunos 
paquetes que sacaban versión tras versión hasta tenerla afinada. Incluso 
aunque la versión estable aumenta en una décima cada año en abril desde 
2013 (3.0, 3.1, ...) a lo largo del año aparecen ajuste con versión decimal.


En años anteriores he vivido algunos meses conflictivos sin encontrar 
modo de que los paquetes de RCommander, que se supone que forman parte 
del "núcleo duro", estuviesen todos disponibles para Linux.


Es cierto que hay un "núcleo duro" de paquetes bajo la supervisión de la 
"R Foundation for Statistical Computing", pero ya te digo que en algunas 
publicaciones (odio el anglicismo liberaciones que no se corresponde con 
su significado en español, publicar es hacer público y eso es 
exactamente una "release") ni siquiera esos paquetes se han comportado 
como un conjunto homogéneo en sus dependencias. El tema de las 
dependencias R tendría que trabajarselo mucho más.


Y en concreto, pasar de la versión 3.6.x a la 4, ... todavía recuerdo la 
pesadilla que me supuso llegar a la compatibilidad de todos los paquetes 
con los que trabajo en 2013 cuando se publicó la versión 3.


Yo me quedaré como mínimo hasta septiembre en la 3.6 En agosto haré 
alguna (prueba como todos los años, con resultado dispar) y ya veremos.


Saludos.

El 3/5/20 a las 13:11, Marcelino de la Cruz Rot escribió:

Hola a todos:

Las versiones oficiales de R no son versiones beta, sino versiones 
"definitivas" convenientemente testadas. Los paquetes disponibles en 
el servidor de CRAN están testados contra la versión actual de R. 
Mantenerse en una versión anticuada normalmente conduce a la pérdida 
de funcionalidad, errores de dependencias entre versiones de paquetes 
nuevos etc. En R, actualizar a la última versión suele ser una 
recomendación bastante conservadora.


Un saludo

Marcelino

El 03/05/2020 a las 7:25, Rafael Bidegain escribió:

hola a todos.
contesto entre líneas

El vie., 1 may. 2020 a las 15:52, Marcelino de la Cruz Rot (<
marcelino.delac...@urjc.es>) escribió:


La versión 3.5 es algo antigua (1 año). Yo instalaría la 4.0-0, y la
última versión de RStudio y probaría.

es una recomendación *muy* arriesgada, R 4.0 se liberó solo hace unos 
días.

(24 de abril de 2020)
la lista de cambios es enorme, hay correciones implementaciones nuevas y
algunas cosas deprecadas y otras directamente fueron retiradas del 
sistema

si estás empezando de cero y no compartís codigo con otros usuarios es
posible una instalación limpia de R. 4.0 si ese no es el caso lo 
mejor es
quedarse con la actual stable mas probada y darle tiempo a la R 4.0 a 
que

madure.

pueden ver las cosas nuevas, deprecadas y dadas de baja acá:
https://stat.ethz.ch/pipermail/r-announce/2020/000653.html





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Re: [R-es] Instalar paquetes no disponibles para la versión actual

[José Trujillo Carmona]

Fe de errata. Perdón, donde dice:

güindous="Disco:\bla\bla\bla...bla.tar.gz"

Debería decir:

güindous

repos="Disco:\bla\bla\bla...bla.tar.gz"

Por supuesto, siempre dentro de las opciones de la función 
install.packages del paquete base que puedes consultar con la ayuda:


> help("install.packages")


El 1/5/20 a las 16:39, José Trujillo Carmona escribió:

No tienes que descomprimir archivos, solo descargarlos.

Ya te lo dije en mi mensaje anterior. Tienes que darle la ruta completa
del archivo comprimido a la función install.packages, utilizando la
opción "repos", en la función install.packages del sistema base de R.

Para obtener la ruta utiliza el botón derecho del ratón y la opción
"copiar". Después lo pegas después de repos, entre comillas. Tendrás
algo parecido a esto:

like-X

reps="/home/usuario/Descargas/bla...bla.tar.gz"

güindous="Disco:\bla\bla\bla...bla.tar.gz"

Pero ya te advierto que el asunto tiene pinta de necesitar bastantes
dependencias.

Suerte.


El 1/5/20 a las 12:47, Manuel Mendoza escribió:

He encontrado esto:

Package ‘forestFloor’ was removed from the CRAN repository.

Formerly available versions can be obtained from the archive
<https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/forestFloor>.

Archived on 2020-02-19 as check problems were not corrected despite
reminders.

Please use the canonical form
https://CRAN.R-project.org/package=forestFloor
<https://cran.r-project.org/package=forestFloor> to link to this page.

Cuando voy a archive
<https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/forestFloor> me sale
una lista de ficheros comprimidos. He descomprimido algunos, y a pesar
de que hay una carpeta que se llama inst, ninguno de los scripts que
abrí me permite instalar forestfloor :(

A ver si alguien puede ayudarme, pues si no, pierdo todo el trabajo
que ya hice con ese paquete.

Gracias,

Manuel



El vie., 1 may. 2020 a las 10:43, José Trujillo Carmona
(mailto:truji...@unex.es>>) escribió:

 El mensaje de que no está disponible para esa versión aparece
 incluso si
 intentas instalar un paquete que no existe para ninguna versión
 (inventado, vaya). Es un mensaje con una redacción un tanto
 desafortunada porque te hace pensar que actualizando lo puedes
 resolver
 y no tiene nada que ver.

 Para el caso de edarf en cran puedes encontrar:

 > https://cran.r-project.org/web/packages/edarf/index.html
 >
 > Package ‘edarf’ was removed from the CRAN repository.
 >
 > Formerly available versions can be obtained from thearchive
 > <https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/edarf>.
 >
 > Archived on 2020-03-07 as check problems were not corrected despite
 > reminders.
 >
 > Please use the canonical
 formhttps://CRAN.R-project.org/package=edarf
 <http://CRAN.R-project.org/package=edarf>
 > <https://cran.r-project.org/package=edarf>to link to this page.
 >
 Para instalar un paquete antiguo puedes descargarte la fuente
 desde la
 referencia anterior e instalarlo utilizando la función
 install.packages.

 Consulta la ayuda de esta función (help(install.packages) y ten en
 cuenta que la opción "repos" puede ser una url de internet o de tu
 ordenador local (ruta completa hasta el archivo fuente).

 Y después necesitarás mucha suerte para resolver todas las
 dependencias
 que te irán apareciendo durante la compilación.

 No es una solución segura, pero a veces funciona.

 Saludos.


 El 30/4/20 a las 18:15, Manuel Mendoza escribió:
 > Buenas tardes. Tenía la versión 3.6.0 de R. Quería instalar el
 paquete
 > edarf, pero decía que no estaba disponible para esa versión.
 Actualicé R a
 > la versión 4.0.0, que creo que es la última, pero al tratar de
 reinstalar
 > forestFloor, me dice que no está disponible para la versión
 4.0.0. He
 > abierto R 3.6.0 directamente, cliqueo
 install.packages("forestfloor") y
 > ahora me dice que no está disponible para esa versión.
 > A ver si me podéis echar una mano,
 > Gracias,
 > Manuel
 >
 >       [[alternative HTML version deleted]]
 >
 > ___
 > R-help-es mailing list
 > R-help-es@r-project.org <mailto:R-help-es@r-project.org>
 > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es

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Re: [R-es] Instalar paquetes no disponibles para la versión actual

[José Trujillo Carmona]

No tienes que descomprimir archivos, solo descargarlos.

Ya te lo dije en mi mensaje anterior. Tienes que darle la ruta completa 
del archivo comprimido a la función install.packages, utilizando la 
opción "repos", en la función install.packages del sistema base de R.

Para obtener la ruta utiliza el botón derecho del ratón y la opción 
"copiar". Después lo pegas después de repos, entre comillas. Tendrás 
algo parecido a esto:

like-X

reps="/home/usuario/Descargas/bla...bla.tar.gz"

güindous="Disco:\bla\bla\bla...bla.tar.gz"

Pero ya te advierto que el asunto tiene pinta de necesitar bastantes 
dependencias.

Suerte.


El 1/5/20 a las 12:47, Manuel Mendoza escribió:
> He encontrado esto:
>
> Package ‘forestFloor’ was removed from the CRAN repository.
>
> Formerly available versions can be obtained from the archive 
> <https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/forestFloor>.
>
> Archived on 2020-02-19 as check problems were not corrected despite 
> reminders.
>
> Please use the canonical form 
> https://CRAN.R-project.org/package=forestFloor 
> <https://cran.r-project.org/package=forestFloor> to link to this page.
>
> Cuando voy a archive 
> <https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/forestFloor> me sale 
> una lista de ficheros comprimidos. He descomprimido algunos, y a pesar 
> de que hay una carpeta que se llama inst, ninguno de los scripts que 
> abrí me permite instalar forestfloor :(
>
> A ver si alguien puede ayudarme, pues si no, pierdo todo el trabajo 
> que ya hice con ese paquete.
>
> Gracias,
>
> Manuel
>
>
>
> El vie., 1 may. 2020 a las 10:43, José Trujillo Carmona 
> (mailto:truji...@unex.es>>) escribió:
>
> El mensaje de que no está disponible para esa versión aparece
> incluso si
> intentas instalar un paquete que no existe para ninguna versión
> (inventado, vaya). Es un mensaje con una redacción un tanto
> desafortunada porque te hace pensar que actualizando lo puedes
> resolver
> y no tiene nada que ver.
>
> Para el caso de edarf en cran puedes encontrar:
>
> > https://cran.r-project.org/web/packages/edarf/index.html
> >
> > Package ‘edarf’ was removed from the CRAN repository.
> >
> > Formerly available versions can be obtained from thearchive
> > <https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/edarf>.
> >
> > Archived on 2020-03-07 as check problems were not corrected despite
> > reminders.
> >
> > Please use the canonical
> formhttps://CRAN.R-project.org/package=edarf
> <http://CRAN.R-project.org/package=edarf>
> > <https://cran.r-project.org/package=edarf>to link to this page.
> >
> Para instalar un paquete antiguo puedes descargarte la fuente
> desde la
> referencia anterior e instalarlo utilizando la función
> install.packages.
>
> Consulta la ayuda de esta función (help(install.packages) y ten en
> cuenta que la opción "repos" puede ser una url de internet o de tu
> ordenador local (ruta completa hasta el archivo fuente).
>
> Y después necesitarás mucha suerte para resolver todas las
> dependencias
> que te irán apareciendo durante la compilación.
>
> No es una solución segura, pero a veces funciona.
>
> Saludos.
>
>
> El 30/4/20 a las 18:15, Manuel Mendoza escribió:
> > Buenas tardes. Tenía la versión 3.6.0 de R. Quería instalar el
> paquete
> > edarf, pero decía que no estaba disponible para esa versión.
> Actualicé R a
> > la versión 4.0.0, que creo que es la última, pero al tratar de
> reinstalar
> > forestFloor, me dice que no está disponible para la versión
> 4.0.0. He
> > abierto R 3.6.0 directamente, cliqueo
> install.packages("forestfloor") y
> > ahora me dice que no está disponible para esa versión.
> > A ver si me podéis echar una mano,
> > Gracias,
> > Manuel
> >
> >       [[alternative HTML version deleted]]
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Re: [R-es] Instalar paquetes no disponibles para la versión actual

[José Trujillo Carmona]

El mensaje de que no está disponible para esa versión aparece incluso si 
intentas instalar un paquete que no existe para ninguna versión 
(inventado, vaya). Es un mensaje con una redacción un tanto 
desafortunada porque te hace pensar que actualizando lo puedes resolver 
y no tiene nada que ver.

Para el caso de edarf en cran puedes encontrar:

> https://cran.r-project.org/web/packages/edarf/index.html
>
> Package ‘edarf’ was removed from the CRAN repository.
>
> Formerly available versions can be obtained from thearchive 
> .
>
> Archived on 2020-03-07 as check problems were not corrected despite 
> reminders.
>
> Please use the canonical formhttps://CRAN.R-project.org/package=edarf 
> to link to this page.
>
Para instalar un paquete antiguo puedes descargarte la fuente desde la 
referencia anterior e instalarlo utilizando la función install.packages.

Consulta la ayuda de esta función (help(install.packages) y ten en 
cuenta que la opción "repos" puede ser una url de internet o de tu 
ordenador local (ruta completa hasta el archivo fuente).

Y después necesitarás mucha suerte para resolver todas las dependencias 
que te irán apareciendo durante la compilación.

No es una solución segura, pero a veces funciona.

Saludos.


El 30/4/20 a las 18:15, Manuel Mendoza escribió:
> Buenas tardes. Tenía la versión 3.6.0 de R. Quería instalar el paquete
> edarf, pero decía que no estaba disponible para esa versión. Actualicé R a
> la versión 4.0.0, que creo que es la última, pero al tratar de reinstalar
> forestFloor, me dice que no está disponible para la versión 4.0.0. He
> abierto R 3.6.0 directamente, cliqueo install.packages("forestfloor") y
> ahora me dice que no está disponible para esa versión.
> A ver si me podéis echar una mano,
> Gracias,
> Manuel
>
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Re: [R-es] Normalidad variable > 5000 observaciones

[José Trujillo Carmona]

Efectivamente Guido tiene razón. Una prueba de normalidad a una muestra 
que supera las 5000 observaciones no tiene mucho sentido.


Igual que ningún dado es exactamente equiprobable, a algún nivel de 
detalle habrá una irregularidad que lo haga en algún sentido defectuoso, 
ninguna variable real es exactamente normal. La distribución normal es 
una distribución teórica que es esperable que aparezca mucho como 
consecuencia del teorema del límite central; pero solo igual que el 
dado. Son modelos teóricos para predecir comportamientos que en la 
naturaleza solo aparecerán de forma aproximada.


Si tienes muchas observaciones, las desviaciones del modelo se harán 
relevantes y algún tests adecuado mostrará que es una variable real y no 
un modelo teórico.


Si deseas predecir observaciones con mucha precisión en la probabilidad 
asociada a las predicciones, en lugar de utilizar una distribución 
teórica tienes algunas alternativas. Por una parte puedes estimar la 
propia distribución de probabilidad mediante núcleos (consultar 
stats::density y car::densityPlot) o mediante técnicas de bootstrap.


Por otra parte, si el objetivo es la aplicación de técnicas 
paramétricas, el propio teorema sirve para resolver el problema. La 
mayoría de los estadísticos utilizados en los métodos paramétricos 
pueden ser escritos como combinaciones lineales de las observaciones, lo 
que permite tratarlos como si tuviesen distribución aproximadamente 
normal. Por otro lado si, note fías o te es insuficiente, los métodos 
basado en bootstrap vuelven a ser una solución más que adecuada.


En definitiva, aunque puedo estar equivocado, no se me ocurre la 
necesidad de aplicar contrastes de normalidad útiles a enormes muestras.


Saludos.

El 26/4/20 a las 17:49, Guido Corradi escribió:

Las pruebas de normalidad en muestras grandes sufren de sobre-sensiblidad.
Según lo que he leído (y cualquier reviewer aceptará...) cuando hay una
muestra grande la inspección visual del qq-plot será suficiente!


El dom., 26 abr. 2020 a las 12:51, Carlos Ortega ()
escribió:


Hola,

Aquí tienes una forma alternativa:


https://stackoverflow.com/questions/17125458/r-shapiro-test-cannot-deal-with-more-than-5000-data-points

Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es

El dom., 26 abr. 2020 a las 12:11, Rafael Santamaria (<
rsantamar...@gmail.com>) escribió:


Hola!

Necesito evaluar la normalidad de una variable para la que tengo más de
5000 observaciones.

Shapiro-Wilks no funciona para muestras mayores 5000 observaciones.

AAlshap <- lapply(AAdf, shapiro.test)
Error in FUN(X[[i]], ...) : sample size must be between 3 and 5000

Alguna sugerencia?

Gracias.

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Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es

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Re: [R-es] ¿puede alguien leerme esto?

[José Trujillo Carmona]

Tienes toda la razón. Lo he interpretado yo mal.

Perdonad el ruido.

Saludos.

El 14/4/20 a las 17:48, jorge.senan escribió:

Hola José,
Perdona pero, al menos en mi consola, si señalas con el signo menos - 
en las filas o en las columnas significa exclusión.
además en el caso de df[-1:-1,] me exluye solo la primera fila. 
Ejemplo A. Otra forma de exluir un grupo seria incluyendo : -c(1:3). 
Con el signo de negación y vector.


El tema de indicar la última posición sé que ocurre en las listas. 
Ejemplo B.


Ya me direis, por favor. Me habeis dejado con la intriga. Siempre lo 
he hecho así...


Saludos



Ejemplo A

a<-data.frame(a= c("1","2s","3s",4,5))
a[1,]

[1] 1
Levels: 1 2s 3s 4 5

a[-1,]

[1] 2s 3s 4  5
Levels: 1 2s 3s 4 5

a[-3,]

[1] 1  2s 4  5
Levels: 1 2s 3s 4 5

a[-1:-3,]

[1] 4 5
Levels: 1 2s 3s 4 5

a[-1:-1,]

[1] 2s 3s 4  5
Levels: 1 2s 3s 4 5

a[-1:-3, !names(a) %in% "a"]

data frame with 0 columns and 2 rows

Ejemplo B

list_a<-list(a= "uno",b= c(1,2,3))
list_a[-1]

$b
[1] 1 2 3

list_a[-2]

$a
[1] "uno"

list_a[-1:-2]

named list()


El 14.04.2020 16:56, José Trujillo Carmona escribió:
Los corchetes seleccionan en un dataframe (conjunto de datos), filas 
y columnas.


Los números anteriores a la coma las filas y lo que haya después de la
coma las columnas.

Antes de la coma tienes los números 1:50, que serían desde el primero
al 50 de las 150 filas que hay.

Pero si son negativos el primero te dice donde empezar, siendo el -1
la última fila y el segundo número hasta donde llegar siendo 149 la
penúltima fila, 148 la antepenúltima, ... -1:-1 serían todas las
filas.

Respecto de las columnas en el primer caso tienes puestas las columnas
cuyos nombres no sean Species y en el segundo caso la columna Species.

Saludos.


El 14/4/20 a las 16:32, Manuel Mendoza escribió:

Perdonad, os mandé lo que yo estaba haciendo. Es esto:

X = iris[-1:-50,!names(iris) %in% "Species"]

Y = iris[-1:-50,"Species"]

[[alternative HTML version deleted]]

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Re: [R-es] ¿puede alguien leerme esto?

[José Trujillo Carmona]

Los corchetes seleccionan en un dataframe (conjunto de datos), filas y 
columnas.


Los números anteriores a la coma las filas y lo que haya después de la 
coma las columnas.


Antes de la coma tienes los números 1:50, que serían desde el primero al 
50 de las 150 filas que hay.


Pero si son negativos el primero te dice donde empezar, siendo el -1 la 
última fila y el segundo número hasta donde llegar siendo 149 la 
penúltima fila, 148 la antepenúltima, ... -1:-1 serían todas las filas.


Respecto de las columnas en el primer caso tienes puestas las columnas 
cuyos nombres no sean Species y en el segundo caso la columna Species.


Saludos.


El 14/4/20 a las 16:32, Manuel Mendoza escribió:

Perdonad, os mandé lo que yo estaba haciendo. Es esto:

X = iris[-1:-50,!names(iris) %in% "Species"]

Y = iris[-1:-50,"Species"]

[[alternative HTML version deleted]]

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Re: [R-es] Friedman

[José Trujillo Carmona]

Una vez corregido el error de la última fila, el procedimiento funciona:

 > y <- read.table("clipboard", header = TRUE)

 > friedman.test(as.matrix(y))

     Friedman rank sum test

data:  as.matrix(y)
Friedman chi-squared = 23.333, df = 5, p-value = 0.0002915

Hay que tener en cuenta que el test de friedman admite dos forma de 
entrada de los datos, bien mediante la definición de grupos y bloques o 
bien mediante una matriz en la que las columnas son los niveles del 
factor (grupos) y las filas son los bloques:

## Default S3 method:
friedman.test(y, groups, blocks, ...)
... ...
groups: a vector giving the group for the corresponding elements of y if this 
is a vector; ignored if y is a matrix.

read.table crea un dataframe, no una matriz.

Saludos

El 11/12/19 a las 14:10, Jose Betancourt B. escribió:
> Estimados
>
> Este es el test de friedman que se logra asi
>
> library(PMCMR)
> y <- matrix(c( 3.88, 5.64, 5.76, 4.25, 5.91, 4.33, 30.58, 30.14, 16.92,
>23.19, 26.74, 10.91, 25.24, 33.52, 25.45, 18.85, 20.45,
>26.67, 4.44, 7.94, 4.04, 4.4, 4.23, 4.36, 29.41, 30.72,
>32.92, 28.23, 23.35, 12, 38.87, 33.12, 39.15, 28.06, 38.23,
>26.65),nrow=6, ncol=6,
>dimnames=list(1:6,LETTERS[1:6]))
> print(y)
> friedman.test(y)
> durbin.test(y)
>
> RESULTADO
> Friedman rank sum test
> data:  y
> Friedman chi-squared = 23.333, df = 5, p-value = 0.0002915
>
>> durbin.test(y)
>   Durbin rank sum test
> data:  y
> Durbin chi-squared = 23.333, df = 5, p-value = 0.0002915
>
> ===
> Me pregunto porque no obtengo ese resultado al copiar en clipboard
> estos datos o al leerlos desde excel
>
>
>
>   A B CD E F
> 3.88 30.58 25.24 4.44 29.41 38.87
>   5.64 30.14 33.52 7.94 30.72 33.12
>   5.76 16.92 25.45 4.04 32.92 39.15
>   4.25 23.19 18.85 4.40 28.23 28.06
>   5.91 26.74 20.45 4.23 23.35 38.23
> 6 4.33 10.91 26.67 4.36 12.00 26.65
>
> y <- read.table("clipboard", header = TRUE)
> y
>
> Me da esta información
> friedman.test(y)
> Error in friedman.test.default(y) :
>argument "groups" is missing, with no default
>
> EN RESUMEN QUISIERA LEER ESTOS DATOS DESDE EXCEL, CSV , TXT O
> CLIPBOARD Y QUE ME HAGA EL ANÁLISIS
>
> Saludos
> José
>
> ___
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Re: [R-es] Friedman

[José Trujillo Carmona]

En la tabla inferior se ha colado un "6" al inicio de la fila, por eso 
al copia y pegar no se lee correctamente.


En la orden:


y <- matrix(c( 3.88, 5.64, 5.76, 4.25, 5.91, 4.33, 30.58, 30.14, 16.92,
   23.19, 26.74, 10.91, 25.24, 33.52, 25.45, 18.85, 20.45,
   26.67, 4.44, 7.94, 4.04, 4.4, 4.23, 4.36, 29.41, 30.72,
   32.92, 28.23, 23.35, 12, 38.87, 33.12, 39.15, 28.06, 38.23,
   26.65),nrow=6, ncol=6,
   dimnames=list(1:6,LETTERS[1:6]))


Después del 4.33 aparece el 30.58 (inicio de la segunda columna)

En la tabla:

 A B CD E F
3.88 30.58 25.24 4.44 29.41 38.87
 5.64 30.14 33.52 7.94 30.72 33.12
 5.76 16.92 25.45 4.04 32.92 39.15
 4.25 23.19 18.85 4.40 28.23 28.06
 5.91 26.74 20.45 4.23 23.35 38.23
6 4.33 10.91 26.67 4.36 12.00 26.65

Hay un seis adicional al pie de la primera columna, en una especie de 
columna 0 fantasma.


Saludos.


El 11/12/19 a las 14:10, Jose Betancourt B. escribió:

Estimados

Este es el test de friedman que se logra asi

library(PMCMR)
y <- matrix(c( 3.88, 5.64, 5.76, 4.25, 5.91, 4.33, 30.58, 30.14, 16.92,
   23.19, 26.74, 10.91, 25.24, 33.52, 25.45, 18.85, 20.45,
   26.67, 4.44, 7.94, 4.04, 4.4, 4.23, 4.36, 29.41, 30.72,
   32.92, 28.23, 23.35, 12, 38.87, 33.12, 39.15, 28.06, 38.23,
   26.65),nrow=6, ncol=6,
   dimnames=list(1:6,LETTERS[1:6]))
print(y)
friedman.test(y)
durbin.test(y)

RESULTADO
Friedman rank sum test
data:  y
Friedman chi-squared = 23.333, df = 5, p-value = 0.0002915


durbin.test(y)

Durbin rank sum test
data:  y
Durbin chi-squared = 23.333, df = 5, p-value = 0.0002915

===
Me pregunto porque no obtengo ese resultado al copiar en clipboard
estos datos o al leerlos desde excel



  A B CD E F
3.88 30.58 25.24 4.44 29.41 38.87
  5.64 30.14 33.52 7.94 30.72 33.12
  5.76 16.92 25.45 4.04 32.92 39.15
  4.25 23.19 18.85 4.40 28.23 28.06
  5.91 26.74 20.45 4.23 23.35 38.23
6 4.33 10.91 26.67 4.36 12.00 26.65

y <- read.table("clipboard", header = TRUE)
y

Me da esta información
friedman.test(y)
Error in friedman.test.default(y) :
   argument "groups" is missing, with no default

EN RESUMEN QUISIERA LEER ESTOS DATOS DESDE EXCEL, CSV , TXT O
CLIPBOARD Y QUE ME HAGA EL ANÁLISIS

Saludos
José

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Re: [R-es] ¿cómo puedo cambiar mi email para esta lista de correo?

[José Trujillo Carmona]

Directamente a partir de cualquier mensaje, al pie de los mensajes 
aparece la dirección:


https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es

En ella puedes dar de alta el nuevo correo y cuando esté operativo dar 
de baja el viejo.


Saludos.

El 30/6/19 a las 17:12, Carlos Ortega escribió:

Tienes que recuperar uno de los correos que te tiene que estar llegando de
forma periódica confirmando que estás suscrito.
A través de este correo, puedes desactivar tu cuenta, poner otro correo,
etc...

El dom., 30 jun. 2019 a las 17:00, Manuel Mendoza ()
escribió:


¿cómo puedo cambiar mi email para esta lista de correo?
--
Dr Manuel Mendoza
Department of Biogeography and Global Change
National Museum of Natural Science (MNCN)
Spanish Scientific Council (CSIC)
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Re: [R-es] Transponer data frame.

[José Trujillo Carmona]

Mediante unstack y reordenando columnas con <- [, ...]

> NV<-c(1240,1240,1240,1240,1241,1241,1241,1241)

> 
Nc<-c("Argentina","Uruguaya","Paraguaya","Brasilera","Argentina","Uruguaya","Paraguaya","Brasilera")


> Pax<-c(2341,4432,67000,1234,7344,543000,3000,234000)

> (DDD<-data.frame(NV,Nc,Pax))
    NV    Nc    Pax
1 1240 Argentina   2341
2 1240  Uruguaya   4432
3 1240 Paraguaya  67000
4 1240 Brasilera   1234
5 1241 Argentina   7344
6 1241  Uruguaya 543000
7 1241 Paraguaya   3000
8 1241 Brasilera 234000

> (UUU<-unstack(DDD[,2:3],DDD$Pax~DDD$Nc))
  Argentina Brasilera Paraguaya Uruguaya
1  2341  1234 67000 4432
2  7344    234000  3000   543000

> UUU$NV<-seq(1240,1241)

> (FFF<-UUU[,c(5,seq(1,4)))

> (FFF<-UUU[,c(5,seq(1,4))])
    NV Argentina Brasilera Paraguaya Uruguaya
1 1240  2341  1234 67000 4432
2 1241  7344    234000  3000   543000

Saludos

El 11/10/18 a las 17:32, juan manuel dias escribió:

Hola,
Tengo la siguiente base de datos

Numero de vuelo NacionalidadPax
1240Argentina   2341
1240Uruguaya4432
1240Paraguaya   67000
1240Brasilera   1234
1241Argentina   7344
1241Uruguaya543000
1241Paraguaya   3000
1241Brasilera   234000


y quiero que quede del siguiente modo:

Numero de vuelo 	Nacionalidad_argentina 	Nacionalidad_uruguaya 
Nacionalidad_paraguaya 	Nacionalidad_brasilera

12402341443267000   1234
12417344543000  3000234000


 intenté con *vuelos_f<-t(vuelos) *pero no logro lo que quiero, queda así:

image.png

Muchas gracias! Saludos, Juan.

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Re: [R-es] Cambiar la escala del eje x en ACF y PACF. - RESUELTO

[José Trujillo Carmona]

Bueno, la solución era un poco tonta. Me contesto para que conste en el 
archivo de la lista.


La ayuda de la función acf ya especifica: "The lag is returned and 
plotted in units of time, and not numbers of observations."


Pero eso solo puede hacerlo si la serie es un objeto de de clase zoo, 
ts, timeSeries, etc... Es decir, si la función index(objeto) puede 
extraer tal fecha.


La solución es tan tonta como:

Data.ts<-as.data.frame(objeto)

Y al pasar a tener la estructura data.frame se pierden las fechas. 
Incluso aunque se complete la instrucción con un añadido del tipo:


rownames(Data.ts)<-index(objeto)

La función index no opera sobre Data.ts y en el eje x se representan los 
retardos como yo pretendía.


Saludos.


El 30/08/18 a las 20:17, José Trujillo Carmona escribió:

Gracias Carlos por tu ayuda. Pero no vale.

Para el caso de la función plot de una serie temporal, el caso que
remites, hay incluso una solución mejor en la ayuda de la función
axis.POSIXct del paquete graphics y hasta un paquete específico
(timeSeries) que resuelve el problema de poner la escala X en las
unidades que se desee.

Pero estas mismas instrucciones aplicadas a las funciones acf y pacf dan
error.

Concretamente para que axis.POSICXct funcione, la función inicial de
dibujo debe dejar limpio el eje x, para que después axis.POSICXct la
añada el eje. Pero ni acf ni pacf aceptan la opción xaxt="n".

Y no he encontrado otra forma de hacerlo. Por otra parte también habría
que extraer la secuencia de tiempos de la función acf y pacf. Todo
bastante complicadito.

Esperaba que alguien lo hubiese hecho anteriormente y me allanase un
poco el camino. Pero veo que tendré que currarmelo solito.

Gracias de todos modos.


El 30/08/18 a las 18:42, Carlos Ortega escribió:

Hola,

Esto creo que te puede ayudar:

https://stackoverflow.com/questions/8054373/use-hours-on-the-x-axis-when-plotting-with-zoo-in-r

Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es <http://www.qualityexcellence.es>

El 30 de agosto de 2018, 14:22, José Trujillo Carmona
mailto:truji...@unex.es>> escribió:

 Estimados amigos

 Estoy dibujando las funciones acf y pacf de una variable de una
 serie "zoo":

 > ls.str(pat="T0.5")
 T0.5 : 'zoo' series from 2017-11-08 23:00:00 to 2017-11-15 06:59:00
   Data: num [1:9120, 1:3] 55 49.8 51 50.1 36.5 ...
   Index:  POSIXct[1:9120], format: "2017-11-08 23:00:00"
 "2017-11-08 23:01:00" "2017-11-08 23:02:00" "2017-11-08 23:03:00"
 "2017-11-08 23:04:00" "2017-11-08 23:05:00" ...

 En concreto la variable Difer:

 > T0.5$Difer[1:2]
 2017-11-08 23:00:00 2017-11-08 23:01:00
    0.10    0.72

 Pero el problema que tengo es que me pone la escala del eje en
 segundos.

 > index(T0.5$Difer[1:2])
 [1] "2017-11-08 23:00:00 CET" "2017-11-08 23:01:00 CET"

 Es decir, 24 horas son 86400 unidades del eje.

 Preferiría que la escala del eje x del acf y del pacf fuesen o
 bien los retardos entre observaciones (1, 2, 3, ...) o en todo
 caso en minutos, horas, ...

 ¿Cómo se cambia la escala del eje? No los extremos del mismo
 (opción xlim) sino la escala.

 Muchas gracias de antemano.

 Saludos.

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Saludos,
Carlos Ortega
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Re: [R-es] Cambiar la escala del eje x

[José Trujillo Carmona]

Gracias Carlos por tu ayuda. Pero no vale.

Para el caso de la función plot de una serie temporal, el caso que 
remites, hay incluso una solución mejor en la ayuda de la función 
axis.POSIXct del paquete graphics y hasta un paquete específico 
(timeSeries) que resuelve el problema de poner la escala X en las 
unidades que se desee.

Pero estas mismas instrucciones aplicadas a las funciones acf y pacf dan 
error.

Concretamente para que axis.POSICXct funcione, la función inicial de 
dibujo debe dejar limpio el eje x, para que después axis.POSICXct la 
añada el eje. Pero ni acf ni pacf aceptan la opción xaxt="n".

Y no he encontrado otra forma de hacerlo. Por otra parte también habría 
que extraer la secuencia de tiempos de la función acf y pacf. Todo 
bastante complicadito.

Esperaba que alguien lo hubiese hecho anteriormente y me allanase un 
poco el camino. Pero veo que tendré que currarmelo solito.

Gracias de todos modos.


El 30/08/18 a las 18:42, Carlos Ortega escribió:
> Hola,
>
> Esto creo que te puede ayudar:
>
> https://stackoverflow.com/questions/8054373/use-hours-on-the-x-axis-when-plotting-with-zoo-in-r
>
> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es <http://www.qualityexcellence.es>
>
> El 30 de agosto de 2018, 14:22, José Trujillo Carmona 
> mailto:truji...@unex.es>> escribió:
>
> Estimados amigos
>
> Estoy dibujando las funciones acf y pacf de una variable de una
> serie "zoo":
>
> > ls.str(pat="T0.5")
> T0.5 : 'zoo' series from 2017-11-08 23:00:00 to 2017-11-15 06:59:00
>   Data: num [1:9120, 1:3] 55 49.8 51 50.1 36.5 ...
>   Index:  POSIXct[1:9120], format: "2017-11-08 23:00:00"
> "2017-11-08 23:01:00" "2017-11-08 23:02:00" "2017-11-08 23:03:00"
> "2017-11-08 23:04:00" "2017-11-08 23:05:00" ...
>
> En concreto la variable Difer:
>
> > T0.5$Difer[1:2]
> 2017-11-08 23:00:00 2017-11-08 23:01:00
>    0.10    0.72
>
> Pero el problema que tengo es que me pone la escala del eje en
> segundos.
>
> > index(T0.5$Difer[1:2])
> [1] "2017-11-08 23:00:00 CET" "2017-11-08 23:01:00 CET"
>
> Es decir, 24 horas son 86400 unidades del eje.
>
> Preferiría que la escala del eje x del acf y del pacf fuesen o
> bien los retardos entre observaciones (1, 2, 3, ...) o en todo
> caso en minutos, horas, ...
>
> ¿Cómo se cambia la escala del eje? No los extremos del mismo
> (opción xlim) sino la escala.
>
> Muchas gracias de antemano.
>
> Saludos.
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[R-es] Cambiar la escala del eje x

[José Trujillo Carmona]

Estimados amigos

Estoy dibujando las funciones acf y pacf de una variable de una serie "zoo":

> ls.str(pat="T0.5")
T0.5 : 'zoo' series from 2017-11-08 23:00:00 to 2017-11-15 06:59:00
  Data: num [1:9120, 1:3] 55 49.8 51 50.1 36.5 ...
  Index:  POSIXct[1:9120], format: "2017-11-08 23:00:00" "2017-11-08 
23:01:00" "2017-11-08 23:02:00" "2017-11-08 23:03:00" "2017-11-08 
23:04:00" "2017-11-08 23:05:00" ...


En concreto la variable Difer:

> T0.5$Difer[1:2]
2017-11-08 23:00:00 2017-11-08 23:01:00
   0.10    0.72

Pero el problema que tengo es que me pone la escala del eje en segundos.

> index(T0.5$Difer[1:2])
[1] "2017-11-08 23:00:00 CET" "2017-11-08 23:01:00 CET"

Es decir, 24 horas son 86400 unidades del eje.

Preferiría que la escala del eje x del acf y del pacf fuesen o bien los 
retardos entre observaciones (1, 2, 3, ...) o en todo caso en minutos, 
horas, ...


¿Cómo se cambia la escala del eje? No los extremos del mismo (opción 
xlim) sino la escala.


Muchas gracias de antemano.

Saludos.

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Re: [R-es] calcular punto de inflexion

[José Trujillo Carmona]

Definitivamente no hay curva en el mensaje. No hay nada marcado en rojo.

Saludos

El 06/07/17 a las 15:03, Jesús Para Fernández escribió:
> Buenas,
> �C�mo calculariais el punto de inflexion de esta curva marcado en rojo?
> [X]
> He probado de la siguiente manera:
> 1- Haciendo la segunda derivada:No me sirve, porque m edetecta muchas veces 
> esos casos
> 2- Mirando si el siguiente valor es mayor que el anterior. No me vale, ya que 
> si hay ruido, no lo va a detectar.
> 3. Mirando que el punto siguiente crezca respecto al anterior. No me vale, ya 
> que en este caso, al haber puntos iguales no encuentra nada.
> �Qu� solucion creeis que es la mejor para encontrar el punto de inflexion 
> marcado?
> Gracias!!!
>   [[alternative HTML version deleted]]
>
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Re: [R-es] Incluir versión

[José Trujillo Carmona]

Supongo que si estás usando control de versiones automático, estás 
utilizando git o algo similar. Hasta donde llega mi conocimiento del 
tema git es la herramienta opensource (como R) para control automático 
de versiones de ficheros.


Y puesto que la versión actual está disponible en el servidor git que 
estés utilizando apostaría que existe alguna función de R que recupere 
esa versión.


No utilizo git, pero una rápida búsqueda me da que efectivamente hay 
muchos recursos de git incorporados a R:


http://finzi.psych.upenn.edu/cgi-bin/namazu.cgi?query=git=100=normal=score=functions=views

Espero que ahí puedas encontrar lo que buscas.

Saludos.


El 18/06/17 a las 08:51, Carlos Ortega escribió:

Hola,

No, eso no se puede hacer con "write.csv".

El control de versiones de tus ficheros, o de tu código R lo tienes que
gestionar de otra forma.
Puedes cambiar el nombre del fichero (pero es algo que haces tú) o utilizar
un repositorio de gestión de código que te lleve los cambios.

Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es

El 18 de junio de 2017, 8:07, Manuel Máquez  escribió:


Estimado Freddy:
Gracias por tu pronta respuesta; se trata de poner la versión de la tabla,
y de esa manera distinguir el número de edición.
Nuevamente muchas gracias.
*MANOLO MÁRQUEZ P.*

 [[alternative HTML version deleted]]

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Re: [R-es] Interfaz gráfica para docencia

[José Trujillo Carmona]

¡Ah!¡Olvidaba el tema de la lista!

Yo sí he impartido la asignatura de Psicología con RCommander, y 
francamente no lo haría con otra herramienta. No creo recomendable a 
alumnos de carrera incitarles al pirateo. No creo recomendable que se 
gasten una pasta (ya son bien caras las tasas académicas) en un programa 
que si no se van a dedicar a la investigación dificilmente lo van a 
rentabilizar.


Con el plan de estudios que tengo no me puede valer una hoja de cálculo 
ni de broma.


Así que mi mejor opción es de lejos RCommander.

Llevo treinta años ya impartiendo Estadística en los primeros cursos de 
distintas carreras (Veterinaria, Medicina, Agrónomos, Documentación, 
Biología, Biotecnología, ...) y salvo a Médicos y Veterinarios que hace 
demasiado tiempo siempre con RCommander y creo que con razonable éxito. 
Anteriormente empecé impartiendo prácticas programando en BASIC y 
FORTRAN a Veterinarios. Después pase a Statgraphics, pasé por Statistica 
y seguí con SPSS; lo abandoné cuando me obligaron a utilizar licencias 
de un servidor intranet y no me podía lleva a casa mi programa de trabajo).


En fin, mi recomendación es RCommander a todos los niveles. 
Posteriormente, si necesitan más estadística he visto en sitios como la 
Estación Biológica de Doñana o la Escuela de Ingenieros Agrónomos de 
aquí, como de RCommander se van pasando a R cuando encuentran paquetes 
específicos que alguien ha publicado para su tema.


Saludos.


El 25/05/17 a las 10:29, José Trujillo Carmona escribió:

El 24/05/17 a las 21:55, Renaud De Stephanis escribió:
Si puedo dar mi opinión es que no uséis rcomander. Al final el alumno 
cree que usa R pero no lo usa!!!
Depende del tiempo pero si es para psicología yo usaría excell o 
spss. Rcomander les va a liar mas de lo debido y deja el ordenador 
inutilizable... Soy profe de estadistic pero aparte estoy en segundo 
de psicologia y la estadistica que se da es muy muy basica como para 
usar R.

Salutis.
Renaud
-
Renaud de Stephanis
605 998195


Este año me ha tocado impartir por primera vez a Psicólogos en segundo 
de carrera. Es la primera vez que se imparte esta asignatura en esta 
universidad.


Con la elaboración del plan de estudios no tengo nada que ver, me lo 
he encontrado, y hasta donde sé no ha participado ningún estadístico, 
solo lo que los psicólogos han pensado que necesitaban. En la memoria 
verificada por ANECA pone literalmente para la asignatura Análisis de 
Datos en Piscología II:


- Modelos de Regresión: lineal y no lineal. Análisis discriminante.
- Técnicas bivariadas y multivariadas de diferencias de medias. 
Pruebas paramétricas y no paramétricas.

- Modelo de ecuaciones estructurales.

Francamente, yo a eso no le llamaría "muy muy básica". No he sido 
capaz de contarles nada de multivariante, su nivel de partida no da 
para tanto, pero sí he podido contarles bastante estadística no 
paramétrica, análisis multifactorial de la varianza y regresión 
múltiple, con el problema de la estimación en condiciones de 
colinealidad por medio. Es más de lo que le cuento a Biólogos, 
Biotecnólogos o Médicos.


He comparado algunos planes de estudios y he visto que Huelva, 
Valencia, Sevilla y la UNED tienen planes algo más suaves pero salvo 
que la parte multivariante es bastante más liviana, el contenido es 
muy parecido. Solo he encontrado el caso de Salamanca en el que 
efectivamente la estadística es mucho mucho más suave (ven en dos 
cursos poco más o menos lo mismo que médicos y biólogos en uno solo).


Así que me parece que lo básica de la Estadística de Psicología va por 
barrios (y a mí me ha tocado uno de los peores).


Saludos.

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Re: [R-es] Interfaz gráfica para docencia

[José Trujillo Carmona]

El 24/05/17 a las 21:55, Renaud De Stephanis escribió:

Si puedo dar mi opinión es que no uséis rcomander. Al final el alumno cree que 
usa R pero no lo usa!!!
Depende del tiempo pero si es para psicología yo usaría excell o spss. 
Rcomander les va a liar mas de lo debido y deja el ordenador inutilizable... 
Soy profe de estadistic pero aparte estoy en segundo de psicologia y la 
estadistica que se da es muy muy basica como para usar R.
Salutis.
Renaud
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Renaud de Stephanis
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Este año me ha tocado impartir por primera vez a Psicólogos en segundo 
de carrera. Es la primera vez que se imparte esta asignatura en esta 
universidad.


Con la elaboración del plan de estudios no tengo nada que ver, me lo he 
encontrado, y hasta donde sé no ha participado ningún estadístico, solo 
lo que los psicólogos han pensado que necesitaban. En la memoria 
verificada por ANECA  pone literalmente para la asignatura Análisis de 
Datos en Piscología II:


- Modelos de Regresión: lineal y no lineal. Análisis discriminante.
- Técnicas bivariadas y multivariadas de diferencias de medias. Pruebas 
paramétricas y no paramétricas.

- Modelo de ecuaciones estructurales.

Francamente, yo a eso no le llamaría "muy muy básica". No he sido capaz 
de contarles nada de multivariante, su nivel de partida no da para 
tanto, pero sí he podido contarles bastante estadística no paramétrica, 
análisis multifactorial de la varianza y regresión múltiple, con el 
problema de la estimación en condiciones de colinealidad por medio. Es 
más de lo que le cuento a Biólogos, Biotecnólogos o Médicos.


He comparado algunos planes de estudios y he visto que Huelva, Valencia, 
Sevilla y la UNED tienen planes algo más suaves pero salvo que la parte 
multivariante es bastante más liviana, el contenido es muy parecido. 
Solo he encontrado el caso de Salamanca en el que efectivamente la 
estadística es mucho mucho más suave (ven en dos cursos poco más o menos 
lo mismo que médicos y biólogos en uno solo).


Así que me parece que lo básica de la Estadística de Psicología va por 
barrios (y a mí me ha tocado uno de los peores).


Saludos.

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Re: [R-es] Ingresar datos dentro de R sin Excel

[José Trujillo Carmona]

El 30/04/17 a las 04:25, Fernando Arce escribió:
> Hola José. Tienes las opciones de compress=FALSE y ascii=TRUE, y 
> puedes abrirlos en un editor después de crearlos , aunque he ido a 
> intentar cargar unos viejos que tenía y me salta error, diciendo "use 
> of save version prior to 2 is deprecated".
> Los archivos tienen la pinta de:
>
> structure(list(N=c(8L,158L), K=c(1,1,1,1,4,4,2,6,6,6,6
>
> Menuda solución pleistocenica traje ..
>
> Saludos y gracias por la corrección...
> Fer

Pero es verdad que si guardas datos actuales (comando save) con la 
opción "ascci=T" que se me había pasado y está desrecomendada en el 
propio manual, obtienes ficheros que no están obsoletos y pueden ser 
cargados con normalidad.

La verdad es que sigue sin ser una buena opción para hacerlo a mano, por 
lo menos no mejor que csv o tsv. La estructura me parece bastante 
esotérica, con los nombres de variables y niveles al final de archivo, 
pero sí, realmente existe una estructura RData en formato ASCII.

Gracias por la información.

Saludos


[[alternative HTML version deleted]]

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Re: [R-es] Ingresar datos dentro de R sin Excel

[José Trujillo Carmona]

El 29/04/17 a las 10:20, Fernando Arce via R-help-es escribió:

Si te refieres a pasar datos de papel directamente a R en el ordenador... yo 
los pasaria directamente a un archivo de texto plano, que vendría a llevar el 
mismo tiempo, y los cargaría en R. No es Bueno tener los datos solo en R ya que 
sobreescribir algo es bastante común, y podría tocarte empezar de nuevo.



El archivo de texto plano lo puedes hacer con formato de r (.rda) para 
cargarlos con load() o simplemente un txt...S


Me has intrigado y he andado buscando como llevarlo a la práctica, pero 
o no he sabido buscar o no es correcta tu afirmación.


No. Hasta donde he podido ver los archivos rda o RData no son texto 
plano, son binarios. Y por tanto no puedes crearlos con un editor de textos.


Puedes crear el archivo con excel (o con LibreOffice u OpenOffice los 
hago yo) o con algo similar a un notepad, guardarlos en formato csv 
(commas separed values), tsv (tab separed values) o txt, importarlos a R 
y guardarlos en rda. Pero no he visto forma de crear un rda con un notepad.


¿Estoy equivocado?

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[R-es] Fwd: Re: ayuda

[José Trujillo Carmona]

 Mensaje reenviado 
Asunto: Re: [R-es] ayuda
Fecha:  Thu, 23 Mar 2017 17:01:35 +0100
De: Jos� Trujillo Carmona 
Para:   jbetanco...@iscmc.cmw.sld.cu



Mi soluci�n:

Dataset <- read.table("predicted values.txt", header=FALSE, sep="", 
na.strings="NA", dec=".", strip.white=TRUE)
Datos<-Dataset[seq(2,30,2),]
write.table(Dataset, "predicted values.csv", sep=",", col.names=FALSE, 
row.names=FALSE, quote=FALSE, na="NA")

Al archivo adjunto que enviaste le a�ad� manualmente un dato 150 en la 
pen�ltima fila y un NA en la �ltima fila.

read.table necesita que al menos hasta la pen�ltima fila est�n completas.

Saludos.


El 23/03/17 a las 14:25, jbetanco...@iscmc.cmw.sld.cu escribi�:
> Etimados
> Necesito llevar estos valores a un csv, pero exclyendo los numeros de
> orden que aparecen (como ejemplo 1 2 3 4 5
>  6 7...   146   147   148   149 )
> ?cual es el procedimiento en R?
> saludos
> Jos�
> adjunto el archivo
>1 2 3 4 5 6 7 8
> 910
> 398.25016 314.53157 296.34537 274.23091 427.62972 383.73797 178.22535
> 151.43303 207.88569 294.92665
> 11121314151617
>181920
> 458.43901 333.77029 247.33763 250.22919 242.15343 233.11130 200.47216
> 178.64228 184.01266 204.62766
> 21222324252627
>282930
> 152.62796 164.01995 201.80908 164.01995 149.37300 181.86798 150.27984
> 112.57510 137.63171 124.21796
> 31323334353637
>383940
> 142.83601 134.62039 142.67562 122.13966 143.58783 155.11727 139.84216
> 153.64144 117.31500 124.47451
> 41424344454647
>484950
> 107.67572 118.43388 115.23605 119.32508 151.23043 129.85246  81.66875
> 85.65150  91.16870  72.08812
> 51525354555657
>585960
>   97.55867  97.24828  81.93495  74.73000  78.12502  73.16366  67.80174
> 87.58946  61.31594  68.23062
> 61626364656667
>686970
>   63.28966  66.80050  71.93468  67.58145  60.80083  74.72494  66.23932
> 86.92940  69.02829  62.85628
> 71727374757677
>787980
>   43.34396  61.39229  50.15910  59.53365  46.28320  32.60935  30.02753
> 31.55693  32.71343  32.71343
> 81828384858687
>888990
>   31.75869  32.50560  30.37858  31.79439  35.43730  35.51049  36.50262
> 35.73753  35.51049  40.10461
> 91929394959697
>9899   100
>   38.60708  34.95254  38.77044  40.10847  28.88173  29.31264  28.39851
> 28.27637  29.53321  35.18463
>101   102   103   104   105   106   107
>   108   109   110
>   37.09471  35.52260  37.25494  36.12705  33.65564  37.05306  35.36983
> 33.61785  28.1  26.51693
>111   112   113   114   115   116   117
>   118   119   120
>   26.96814  23.82963  24.83296  24.99173  23.78052  24.00732  22.69869
> 23.57915  22.55449  22.26882
>121   122   123   124   125   126   127
>   128   129   130
>   22.19797  18.76223  21.18957  19.32626  22.15372  20.24736  21.30254
> 20.44185  19.84526  20.24736
>131   132   133   134   135   136   137
>   138   139   140
>   20.92261  20.61504  21.09986  23.32052  19.00811  17.42788  18.12424
> 17.89469  18.94764  18.31554
>141   142   143   144   145   146   147
>   148   149
>   18.47071  18.60970  17.31717  17.48351  14.47412  14.10979  14.67357
> 14.59674  14.78399
> --
> Este mensaje le ha llegado mediante el servicio de correo electronico que 
> ofrece Infomed para respaldar el cumplimiento de las misiones del Sistema 
> Nacional de Salud. La persona que envia este correo asume el compromiso de 
> usar el servicio a tales fines y cumplir con las regulaciones establecidas
> Infomed:http://www.sld.cu/
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Re: [R-es] paquete Rcmdr y BiodiversityR

[José Trujillo Carmona]

No soy de Mc, pero igual esto te ayuda.

http://tips.tutorialhorizon.com/2015/10/01/xcrun-error-invalid-active-developer-path-library-developer-commandline-tools-missing-xcrun/

Saludos.

El 15/02/17 a las 16:36, Luis E escribió:

Gracias Carlos,
ya intente instalar varias veces el paquete data.table, pero no se porque no lo 
puede instalar
Aqui mando la salida:

install.packages("data.table")

   There is a binary version available but the source version is later:
binary source needs_compilation
data.table 1.10.0 1.10.4  TRUE
Do you want to install from sources the package which needs compilation?
y/n: y
installing the source package 'data.table'
probando la URL 'https://cran.rstudio.com/src/contrib/data.table_1.10.4.tar.gz'
Content type 'application/x-gzip' length 3068135 bytes (2.9 MB)
==
downloaded 2.9 MB
Durante la inicializaci'on - Warning messages:
1: Setting LC_CTYPE failed, using "C"
2: Setting LC_TIME failed, using "C"
3: Setting LC_MESSAGES failed, using "C"
4: Setting LC_MONETARY failed, using "C"
* installing *source* package 'data.table' ...
** package 'data.table' successfully unpacked and MD5 sums checked
** libs
xcrun: error: invalid active developer path 
(/Library/Developer/CommandLineTools), missing xcrun at: 
/Library/Developer/CommandLineTools/usr/bin/xcrun
ERROR: compilation failed for package 'data.table'
* removing 
'/Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.3/Resources/library/data.table'
Warning in install.packages :
   installation of package 'data.table' had non-zero exit status
The downloaded source packages are in
'/private/var/folders/wc/fkdhnf4j27z9h3s2bck8ntxhgn/T/RtmpvGHO4t/downloaded_packages'


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Re: [R-es] Ayuda con la homocedasticidad de Varianza

[José Trujillo Carmona]

El 14/06/16 a las 15:58, mora...@us.es escribió:

Hola, puedes calcular las cuasivarianzas muestrales por columnas
mediante tapply y luego
compararlas. El cociente entre las dos varianzas sigue una distribución
F de Snedecor con grados de libertad n1-1 y n2-2. Puedes calcular la
probabilidad de aceptar H0
con la función pf.



Eso solo es cierto si las variables constituyen muestras procedentes de 
variables aleatorias normales.


El cociente de varianzas solo sigue una distribución F de Snedecor en el 
caso de  variables normales. Incluso su comportamiento asintótico solo 
está indicado para muestras muy muy grandes.


Para variables no normales dispones de contrastes como el de 
Ansari-Bradley (en R es la función ansari.test), o el test de Moses (que 
es el que usa SPSS y en R está también disponible en el paquete DescTools).


En R hay disponibles otros como el de Mood o el de Siegel-Tukey, pero el 
primero de los señalados en el párrafo anterior tiene una gran potencia 
asintótica y el segundo es el más utilizado (por el efecto de 
penetración de mercado del SPSS).


Pero insisto, para las variables del ejemplo, es obvio que no se 
necesita ningún test: No hay ninguna razón para pensar que estas 
variables puedan compartir varianza. Ni siquiera el principio de 
parsimonia puede ser invocado para variables con distintas unidades de 
medida y escala como tienen las variables mostradas.


Saludos.

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Re: [R-es] Ayuda con la homocedasticidad de Varianza

[José Trujillo Carmona]

No entiendo el problema.

¿La cuestión es saber si las distintas variables tienen la misma varianza?

No es razonables esperar que la Temperatura, la concentración o la 
profundidad tengan la misma varianza. La varianza tienen unidades y la 
varianza depende de la unidad de medida. Y no es posible expresar la 
temperatura en metros de profundidad (ni tendría sentido).


Por ejemplo la estatura, que en personas se puede distribuir entre 1.5 y 
2 metros podría estar en el orden de 0.005 m^2 a 0.007 m^2. Pero si 
medimos en cm y la estatura está desde los 150 a 200 cm, la varianza 
estaría entre 50 a 70 cm^2 (cuestión de multiplicar por 100^2) como se 
estudia en las propiedades básicas de las varianzas.


Respecto de las variables "Bioticas", supongo que son frecuencias. Pasa 
lo mismo aunque menos evidente. Aunque las frecuencias tienen siempre 
como unidad de medida los individuos (quince individuos, siete 
individuos) su distribución seguirá una distribución de Poisson o algo 
parecido; es decir que su varianza dependerá de su media; o dicho de 
otro modo, de lo abundante que sea la especie.


Si en una muestra esperamos del orden de 20 ejemplares, será fácil que 
los valores reales observados estén entre 10 y 30; pero si esperamos 
solo del orden de cinco valores la varianza no puede ser tan grande como 
en el primer caso por razones obvias (no se puede esperar que el mínimo 
esté a 10 unidades por debajo de la media, sería un número negativo de 
observaciones).


En fin. Si la pregunta es si las distintas variables tienen la misma 
varianza, no necesitas test: No pueden tenerla por la naturaleza de las 
variables.


Si esa no es la pregunta es que no la he entendido. Lo siento.

Saludos.


El 14/06/16 a las 04:01, Francisco Ruben Castaneda Rivero escribió:

Buenas Tardes. He tenido problemas al obtener la Homogenidad de varianza de
una base de datos ya que tengo 5 Variables bioticas (Especies) y 4
Abioticas. El ejemplo es la siguiente:


Especie a Especie b Especie c Especie d  Especie e Profun Conc Temp Sediment
0 2 9 14 2 72 4.8 3.5 2
26 4 13 11 0 75 2.8 2.5 1
0 10 9 8 0 59 5.4 2.7 1
0 0 15 3 0 64 8.2 2.9 2
13 5 3 10 7 61 3.9 3.1 1
31 21 13 16 5 94 2.6 3.5 3
9 6 0 11 2 53 4.6 2.9 2
2 0 0 0 1 61 5.1 3.3 1
17 7 10 14 6 68 3.9 3.4 1
0 5 26 9 0 69 10 3 2
0 8 8 6 7 57 6.5 3.3 1
14 11 13 1 0 84 3.8 3.1 2
0 0 19 0 6 53 9.4 3 2
13 0 0 9 0 83 4.4 2.5 1
4 0 10 12 0 100 6.7 2.8 1
42 20 0 3 6 84 2.8 3 3
4 0 0 0 0 96 6.4 3.1 1
21 15 33 20 0 74 4.4 2.8 3
2 5 12 16 3 79 3.1 3.6 2
0 10 14 9 0 73 5.6 3 2
8 0 0 4 6 59 4.3 3.4 1
35 10 0 9 17 54 1.9 2.8 2
6 7 1 17 10 95 2.4 2.9 3
18 12 20 7 0 64 4.3 3 1
32 26 0 23 0 97 2 3 3
24 21 0 10 5 78 2.5 3.4 2
24 17 0 25 6 85 2.1 3 3
16 3 12 20 2 92 3.4 3.3 3
11 0 7 8 0 51 6 3 2
24 37 5 18 1 99 1.9 2.9 3
Me gustaria obtener la homogeneidad de varianza por poder realizar un
Análisis de Correlacción Canónica. El problema es que al utilizar Barlet o
Levenne test no calcula los valores ya que se necesita una variable
dependiente y Factor, y al meterlo como especie a y factor abiotico no lo
calcula. En este caso yo solo quiero obtener la homogeneidad de varianza
por columna ( si se puede).


Agradeceria su pronta respuesta y Muchisimas Gracias de antemano.

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Re: [R-es] Mann-Whitney con datos temporales

[José Trujillo Carmona]

Ruego a los miembros de la lista disculpas por mi torpeza y el desajuste 
de los mensajes.

Suelo dar "contestar" a los mensajes que contesto y en esta lista tengo 
que acordarme de pinchar en "contestar a la lista".

Envié mi última contestación solo a Carlos y el me ha contestado 
avisando del error de procedimiento y explicando mejor bajo que 
situación muy plausible la diferencia sí eliminaría la autocorrelación.

Creo que no cabe objeción a su consideración actual, si el efecto 
temporal es exactamente el mismo, si no está desplazado en el tiempo ni 
en intensidad (siempre 4 grados y la diferencia es en el mismo tiempo) 
efectivamente la diferencia eliminaría la autocorrelación.

Ya digo en anterior mensaje que la solución para sabe en qué caso 
estamos es fácil: se aplica la diferencia y se contrasta la independencia.

Saludos.


El 30/03/16 a las 01:07, Carlos J. Gil Bellosta escribió:
> Hola, ¿qué tal?
>
> Me has escrito solo a mí. No sé si querías mandar el mensaje a la 
> lista o no.
>
> En cualquier caso, estamos de acuerdo. Bajo tus hipótesis, no tengo 
> nada que objetar.
>
> Yo tenía en mente otra estructura para el problema: la del que dice 
> "en Colmenar [siempre] hace 4 grados menos que en Madrid". Es decir, 
> que si la temperatura de Madrid es de 12 grados, en Colmenar estará 
> haciendo alrededor de 8. De otra manera, T_c = T_m - N(4, sigma).
>
> No sé cómo de lejos estarán los sensores del tipo que ha escrito la 
> pregunta, pero _mi_ estructura probabilística puede justificarse en 
> algunos casos. Para Madrid y Colmenar, por ejemplo. He bajado las 
> temperaturas de las últimas 24 horas en Madrid (Barajas) y Colmenar 
> <http://www.aemet.es/es/eltiempo/observacion/ultimosdatos?k=mad=3191E=0=det=h24=temperatura>
>  
> (en el problema original también había una serie de 24 medidas) y mira:
>
> aeropuerto <- 
> read.csv("/home/carlos/Downloads/ultimosdatos_3129_datos-horarios.csv", skip 
> = 2, fileEncoding = "latin1")
> aeropuerto <- aeropuerto[,2]
>
> colmenar <- 
> read.csv("/home/carlos/Downloads/ultimosdatos_3191E_datos-horarios.csv", 
> skip = 2, fileEncoding = "latin1")
> colmenar <- colmenar[,2]
>
> temperaturas <-
> structure(list(aeropuerto = c(10.9, 12.7, 14.9, 15.8, 17.5, 18.5,
> 18.8, 18.4, 17.9, 17.4, 16.1, 14.9, 13.6, 12.8, 11.5, 10.5, 9.9,
> 9.8, 9.8, 9.7, 9.4, 8.8, 9.9, 11), colmenar = c(8.4, 9.4, 10,
> 11.2, 12.5, 14.3, 14.1, 14.3, 13.5, 12.9, 12.2, 11.4, 10.3, 8.4,
> 7.3, 7, 7.1, 6.6, 6.4, 6.3, 6.2, 5.9, 5.7, 6.2)), .Names = c("aeropuerto",
> "colmenar"), row.names = c(NA, -24L), class = "data.frame")
>
> plot(aeropuerto, ylim = c(min(colmenar), max(aeropuerto)), type = "l")
> lines(colmenar, col = "red")
>
> Y si tomas diferencias verás que no parecen seguir ningún tipo de 
> patrón temporal.
>
> Ahora bien, ¿puedo hacer un t-test? Casi seguro que no se justifica 
> del todo por el hecho de que sobreestimo los grados de libertad 
> (piensa que podría tener tantos como quisiera tomando, por ejemplo, 
> medidas de temperatura cada nanosegundo). Pero no sería una solución 
> "tremendamente mala". Incluso podría ponerme en el lado conservador de 
> infraestimar el número de grados de libertad (i.e., usar una t de 
> Student con un par de grados de libertad y aún así encontrar 
> diferencias significativas).
>
> La otra alternativa sería crear un modelo que ajuste la temperatura en 
> función de la hora y la ubicación (p.e., usando GAM) y viendo si mi 
> coeficiente de la ubicación es significativamente distinto de cero. De 
> nuevo, todo lo anterior, bajo _mis_ hipótesis. Que seguro que no se 
> cumplen si las ubicaciones son Madrid y Santander.
>
> Ahora bien, no sabemos cuáles (las tuyas o las mías) son más creíbles 
> en el caso que da lugar a la pregunta. ¡No nos lo han dicho!
>
> Un saludo,
>
> Carlos J. Gil Bellosta
> http://www.datanalytics.com
>
>
>
>
> El 29 de marzo de 2016, 17:33, José Trujillo Carmona 
> <truji...@unex.es> escribió:
>
> No estoy de acuerdo con Carlos.
>
> Si la estructura temporal viniese dada por un modelo determinista,
> como si el tiempo fuese una variable extrínseca, y con la misma
> función y los mismos parámetros, Carlos tendría razón.
>
> Pero si la estructura temporal es de naturaleza estocástica, como
> un modelo ARIMA por ejemplo, entonces no es cierto que las
> diferencias eliminen la estructura.
>
> Ejemplo al canto. Me ciño al modelo MA(1) donde es más fácil de
> probar. Todo modelo ARIMA se puede expresar como un MA(inf) así
> que lo que digo es generalizable.
>
>

Re: [R-es] test z de tres proporciones

[José Trujillo]

El 23/01/16 a las 16:14, Fernando Sanchez escribió:

Hola a todos,

Quería hacer un test z con tres proporciones. He buscado información acerca de 
si es posible en R y no he encontrado nada al respecto.

La información de la que dispongo es la siguiente:

A nº total de casos: 56 nº eventos: 14

B nº total de casos: 49 nº eventos: 10

C nº total de casos: 51 nº ecentos: 17

La cuestión es que un mismo individuo puede tener más de un evento y es por eso 
que he pensado en el test z. Y no en un Ji-cuadrado. ¿Mi suposición es correcta?


El test Z para proporciones convencional utiliza una de estas dos 
distribuciones normales:


f ~ N(p0 , s) ---> z = (p-p0) / s Donde s = raiz( p0 (1-p0)/n)

f1 ~ N(p1, s1) y f2 ~ N(p2, s2) luego f1-f2 ~ N(p1 - p2, raiz(s1^2 + 
s2^2)) ---> Si p1-p2=0 Entonce  z= (f1 - f2)/raiz(s1^2 + s2^2)


No consigo imaginar como se puede construir un test Z con tres proporciones.

Sea el test Z o el test Ji-Cuadrado el test se construyen asumiendo que 
dispones de N = n1+n2+...+nk eventos que bajo hipótesis nula son 
resultados de experimentos binomiales. En cada muestra tienes N intentos 
(individuos) de encontrar un determinado resultado (una respuesta 
concreta, por ejemplo A) y se necesita que si es cierta la hipótesis 
nula del test todos los individuos (intentos) tengan la misma 
probabilidad de de contestar A y además la probabilidad de que cada 
individuos conteste A no depende de las respuestas de los demás individuos.


Dices que el mismo individuo puede producir más de un evento la puedo 
interpretar de dos formas.


1º Al mismo individuo se le pregunta dos veces: te has cargado todos los 
tests que conozco. Las dos respuestas del mismo individuo no cumplirían 
la condición de independencia de las sucesivas respuestas: pueden ser 
más probablemente parecidas o distintas entre sí que entre dos individuos.


2º Estás planteando tres cuestionarios completamente distintos y algunos 
individuos han contestado en más de un cuestionario. Bueno, si las 
cuestiones no están relacionadas (cuestionarios independientes) y no se 
cumple el punto anterior no veo el problema. Cada cuestionario seguiría 
siendo un experimento binomial y para un total de tres cuestionarios en 
los que quieres ver si la probabilidad de tres respuestas concretas es 
la misma en los tres cuestionarios.


En la información que das no aclaras si se trata de tres cuestionarios 
en los que en cada uno preguntas solo sobre si o no. Es decir en el 
primero pueden contestar A o no A, en el segundo grupos de casos pueden 
contestar B o no B, etc... Tendrías condiciones adecuadas para un test 
Ji-Cuadrado aunque algunos individuos participaran de los tres 
cuestionarios.


O por el contrario a n individuos se les ha permitido libremente que 
contesten sobre A, B y C pero algunos han contestado más de una opción y 
por eso el total de respuestas superaría a n. En este caso yo que no soy 
expertos en datos categóricos no conozco el test adecuado que recoja la 
falta de independencia en las respuestas. En todo caso la información 
disponible es insuficiente porque el análisis va a exigir conocer el 
grado de dependencia de las respuestas (saber cuántas veces aparecen 
juntas A y B, A y C, etc...)


Saludos.



saludos,

Fernando

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Re: [R-es] potencia fracional de un número negativo

[José Trujillo Carmona]

Olivier te dio las soluciones. Dos soluciones.

Una utilizar la funci�n para solucionar polinomios de orden n:

a_1 x^n + a_2 x^(n-1) + ... + a_(n-1) x^2 + a_n x + a_(n+1) = 0

Se resuelve mediante:

polyroot(a_(n+1), a_n, a(n-1), ..., a_2, a_1)

La raiz en�sima de un n�mero b es un caso particular:

b^1/n = x > x^n - b = 0 --> x^n + 0 x^(n-1) + ... + 0 
x^2 + 0 x + b = 0

Que se resuelve mediante:

polyroot(b, 0, ..., 0, 0, 1)

Y la otra te fabric� una funci�n para que a�n sea m�s f�cil:

sq<-function(a,q){
x=as.complex(a)
theta=(2*pi*(1:q)+Arg(x))/q
complex(mod=Mod(x)^(1/q),arg=theta)
}

>/  sq(-8,3)
/[1] -2+0.00i  1-1.732051i  1+1.732051i
>/  sq(-.5,5)
/[1] -0.2690149+0.8279428i -0.8705506+0.000i -0.2690149-0.8279428i
[4]  0.7042902-0.5116968i  0.7042902+0.5116968i



Saludos

El 16/10/15 a las 01:44, Alex J. Zambrano escribi�:
> Mirando los comentarios, realmente lo que deseo es encontrar la ra�z real
> de (-0.5)^(1/5) la cual deber�a ser -0.87055056329. Jos� me hace caer en
> cuenta que adem�s de no encontrar la raiz real, tampoco da todas las raiz
> complejas. Habr�a alguna manera de que tuviera en cuenta?
>
>


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Re: [R-es] potencia fracional de un número negativo

[José Trujillo Carmona]

Investiga el paquete rootSolve que incluye la posibilidad de pedirle 
todas las raices a una función con argumento imaginario.


Saludos.



El 15/10/15 a las 06:02, Alex J. Zambrano escribió:

Hola a tod@s.

Realizando el calculo de encontrar la raíz quinta de -0.5, la cual dígito
de la siguiente manera

(-0.5)^(1/5)

El resultado que me arroja R es NaN.

Averiguando un poco entre las ayuda de las funciones aritméticas encuentro
el siguiente comentario

Users are sometimes surprised by the value returned, for example why
(-8)^(1/3) is NaN. For double inputs, R makes use of IEC 60559 arithmetic
on all platforms, together with the C system function pow for the ^
operator. The relevant standards define the result in many corner cases. In
particular, the result in the example above is mandated by the C99
standard. On many Unix-alike systems the command man pow gives details of
the values in a large number of corner cases.

¿Qué opciones puedo utilizar para poder encontrar el resultado?

Agradezco de antemano la colaboración.

Cordial saludo.




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Re: [R-es] Problemas al cargar Rcomander en consola de Rstudio

[José Trujillo Carmona]

El 16/06/15 a las 21:33, eric escribió:
MaLuz, hasta donde entiendo RStudio y R-commander son entornos de 
trabajo graficos para R, R-commander no es una libreria 
(http://www.rcommander.com/), de modo que me parece raro invocarlo 
desde dentro de R. Segun yo deberias llamar a R-commander tal como 
llamas a RStudio, como un programa desde la consola linux o con un 
shorcut o desde un menu o algo asi. TclTk si es un conjunto de 
librerias graficas, por eso las puedes cargar sin problemas desde 
dentro de R.


Saludos, eric.



Pues no amigo Eric.

RCommander, a diferencia de RStudio, es una libreria o paquete de R , 
que abre su propia ventana gráfica cuando se le invoca. El paquete en 
concreto es Rcmdr.


La primera invocación de RCommander es simplemente:

library(Rcmdr)

Y si por alguna razón se cierra la ventana gráfica de RCommander, se 
vuelve a poner en marcha mediante el comando:


Commander()

RCommander es perfectamente compatible con RStudio, aportándole menús 
para procedimientos estadísticos de nivel básico y general de los que 
carece RStudio. Este está más centrado en el control de los datos y 
objetos del entorno que en proporcionar menús para procedimientos 
estadísticos. Basta con marcar el paquete Rcmdr en la solapa Packages de 
RStudio para incorporar RCommander a RStudio, aunque en estas 
condiciones puede hacer falta retocar la configuración de RCommander 
para que la convivencia sea perfecta (en concreto puede que redirija la 
salida a RStudio en lugar de hacerlo hacia su propio editor de resultados).


Un saludo.





On 16/06/15 05:14, MªLuz Morales wrote:

Hola,
tengo instalado R y Rstudio sobre linux en máquina virtual. en la 
consola

de Rstudio he instalado el interfaz Rcommander con la instrucción:

install.packages(Rcmdr,dependences=TRUE),

pero al cargar el paquete
library(Rcmdr)

obtengo el siguiente error:


Loading required package: splinesLoading required package:
RcmdrMiscLoading required package: carLoading required package:
sandwichError : .onLoad failed in loadNamespace() for 'Rcmdr',
details:
   call: structure(.External(.C_dotTclObjv, objv), class = tclObj)
   error: [tcl] invalid command name tk_messageBox.
In addition: Warning message:In fun(libname, pkgname) : couldn't
connect to display :0Error: package or namespace load failed for
‘Rcmdr’


Esto lo carga sin problemas
library(tcltk)


Gracias
Un saludo
MªLuz

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Re: [R-es] pregunta

[José Trujillo Carmona]

Al menos en lo que a m� me llega el separador de datos es ; y el 
separador decimal es . y en  la orden pone: sep=,, dec=.

Esas opciones son las opciones por defecto, pero si est�s usando 
castellano con decimales con coma y separados con punto y coma  pues 
eso que tienes que poner sep=; y dec=,

Saludos.

El 08/05/15 a las 17:39, jbetancourt escribi�:

 Estimados

 Al dirigir la lectura de un folder tYA1.csvme da este error y no me 
 percato del motivo, adjunto archivo. Espero su ayuda

 Saludos

 Jos�

  setwd(D:/Public/Documents/R/bioimpedancia)

  a-read.csv(tYA1.csv,header=TRUE, sep=,, dec=.)

 Error in read.table(file = file, header = header, sep = sep, quote = 
 quote,  :

 more columns than column names



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[R] moses extreme reaction test

[José Trujillo Carmona]

Is there a package that contains moses extreme reaction test?

Thank's

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Re: [R] moses extreme reaction test

[José Trujillo]

Very useful.

Very Thanks.

El 08/04/14 19:43, David Winsemius escribió:

On Apr 8, 2014, at 10:37 AM, José Trujillo Carmona wrote:


Is there a package that contains moses extreme reaction test?

Learn to search.

install.packages(sos)
library(sos)
findFn(moses extreme)


found 5 matches;  retrieving 1 page

Downloaded 3 links in 1 packages



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Re: [R] moses extreme reaction test

[José Trujillo]

What's the problem with this:?

package ‘DscTools’ is not available (for R version 3.1.0 beta)



El 08/04/14 19:42, Marc Schwartz escribió:

On Apr 8, 2014, at 12:37 PM, José Trujillo Carmona truji...@unex.es wrote:


Is there a package that contains moses extreme reaction test?

Thank's


A search using rseek.org indicates that the DescTools package on CRAN contains 
a function called
MosesTest() that appears to implement it.

   http://cran.r-project.org/web/packages/DescTools/

Regards,

Marc Schwartz


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[R] multiple comparisons in nested design

[José Trujillo Carmona]

Dear professors and collegues

I need to perform a analysis of dates from a nested experimental design.

 From

Bioestatical Analysis of Zar
Bimetry of Sokal  Rohlf
Design and Analysis of Experiments of Montgomery

I have:

Sum (mean(x)_i - mean(x)_T)2 / (a-1) - var(epsilon) + n sigma2_B + n b 
(sum alfa_i)2 / (a-1)
Sum (mean(x)_ij - mean(x)_i)2 / (ba-a) - var(epsilon) + n sigma2_B
Sum (x_ijl - mean(x)_ij)2 / (abn-ab) - var(epsilon)

Dates for the execution of a example:

# Mesures - as.data.frame(matrix(rnorm(45*1, mean=10, sd=1), ncol=1))
# colnames(Mesures) - VR
# Mesures$trat - as.factor(rep(1:5,rep(9,5)))
# Mesures$patient - as.factor(rep(1:15,rep(3,15)))

The Analysis of Variance could be:

# AnovaModel.1 -aov(VR ~ trat + trat/patient, data=Mesures)
# summary(AnovaModel.1)
   Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(F)
trat  4  1.580  0.3950   0.751  0.565
trat:patient 10  4.811  0.4811   0.915  0.533
Residuals30 15.778  0.5259

But this methods causes pseudoreplication because the F is the ratio of 
MS of trat and MS of res. However the variability of trat is at 
least as big as the variability of patient.

The correct analysis suggested by ?aov is:

# AnovaModel.2 - aov(VR ~ trat + Error(patient),data=Mesures)
# summary(AnovaModel.2)

Error: patient
   Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(F)
trat   4  1.580  0.3950   0.821  0.541
Residuals 10  4.811  0.4811

Error: Within
   Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(F)
Residuals 30  15.78  0.5259

Althougth the Anova Model object it isn't a object of class aov but a 
object of classaovlist:

# attr(AnovaModel.2,class)
[1] aovlist listof

This class isn't suitable for the glht function neither TukeyHSD function.

I can extract a object of class aov through:

# ls.str(pat=AnovaModel.2)
AnovaModel.2 : List of 3
  $ (Intercept):List of 9
  $ patient:List of 9
  $ Within :List of 6
# AnovaModel.3-AnovaModel.2$patient
# attr(AnovaModel.3,class)
[1] aov lm

This model is suitable for confidence intervals:

# confint(AnovaModel.3)
2.5 %97.5 %
trat2 -0.9107959 0.5462655
trat3 -0.9848351 0.4722263
trat4 -1.2997235 0.1573379
trat5 -1.0623118 0.3947496

But it is useless for multiple comparisons:

# Pairs - glht(AnovaModel.3, linfct = mcp(Tratamiento = Tukey))
Error in model.matrix.default(model, data = structure(list(method = lm), 
.Names = method),  :
model structure is invalid
Error in factor_contrasts(model) :
   no 'model.matrix' method for 'model' found!

# TukeyHSD(AnovaModel.3, Tratamiento)
Error in model.tables.aov(x, means) :
   this fit does not inherit from lm

Another way of analysis is through lme4 package:

# AnovaModel.3 - lmer(VR ~ trat+(1|trat/patient), data=Mesures)

But the anova test isn't the correct ratio above shown:

# anova(AnovaModel.3)
Analysis of Variance Table
  Df  Sum Sq Mean Sq F value
trat  4 0.43112 0.10778  0.2094

Other options for lmer:

# anova(AnovaModel.4)
Analysis of Variance Table
  Df Sum Sq Mean Sq F value
trat  4 1.5801 0.39501  0.7675

Neither is the F ratio searched and above shown:

# summary(AnovaModel.2)

Error: patient
   Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(F)
trat   4  1.580  0.3950   0.821  0.541
Residuals 10  4.811  0.4811

I can also take the mean of treatment, but if a measures of some patient 
fails, and the design becomes unbalanced, the results would be very 
difficult.

Can anyone give me the right model and multiple comparisons?

Thanks very much for the help and please excuse for my bad english.




-- 
_---^---_

Univ. de Extremadura
Dept. Matemáticas.
Despacho B29
Tf: + 34 924 289 300
Ext. 86823


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Re: [R] multiple comparisons in nested design (error correction)

[José Trujillo Carmona]

The last model is:

AnovaModel.4 - lmer(VR ~ trat+(1|patient:trat), data=Mesures)

Sorry.



El 06/02/12 13:43, José Trujillo Carmona escribió:
 Dear professors and collegues

 I need to perform a analysis of dates from a nested experimental design.

 From

 Bioestatical Analysis of Zar
 Bimetry of Sokal  Rohlf
 Design and Analysis of Experiments of Montgomery

 I have:

 Sum (mean(x)_i - mean(x)_T)2 / (a-1) - var(epsilon) + n sigma2_B + n 
 b (sum alfa_i)2 / (a-1)
 Sum (mean(x)_ij - mean(x)_i)2 / (ba-a) - var(epsilon) + n sigma2_B
 Sum (x_ijl - mean(x)_ij)2 / (abn-ab) - var(epsilon)

 Dates for the execution of a example:

 # Mesures - as.data.frame(matrix(rnorm(45*1, mean=10, sd=1), ncol=1))
 # colnames(Mesures) - VR
 # Mesures$trat - as.factor(rep(1:5,rep(9,5)))
 # Mesures$patient - as.factor(rep(1:15,rep(3,15)))

 The Analysis of Variance could be:

 # AnovaModel.1 -aov(VR ~ trat + trat/patient, data=Mesures)
 # summary(AnovaModel.1)
   Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(F)
 trat  4  1.580  0.3950   0.751  0.565
 trat:patient 10  4.811  0.4811   0.915  0.533
 Residuals30 15.778  0.5259

 But this methods causes pseudoreplication because the F is the ratio 
 of MS of trat and MS of res. However the variability of trat is 
 at least as big as the variability of patient.

 The correct analysis suggested by ?aov is:

 # AnovaModel.2 - aov(VR ~ trat + Error(patient),data=Mesures)
 # summary(AnovaModel.2)

 Error: patient
   Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(F)
 trat   4  1.580  0.3950   0.821  0.541
 Residuals 10  4.811  0.4811

 Error: Within
   Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(F)
 Residuals 30  15.78  0.5259

 Althougth the Anova Model object it isn't a object of class aov but 
 a object of classaovlist:

 # attr(AnovaModel.2,class)
 [1] aovlist listof

 This class isn't suitable for the glht function neither TukeyHSD function.

 I can extract a object of class aov through:

 # ls.str(pat=AnovaModel.2)
 AnovaModel.2 : List of 3
  $ (Intercept):List of 9
  $ patient:List of 9
  $ Within :List of 6
 # AnovaModel.3-AnovaModel.2$patient
 # attr(AnovaModel.3,class)
 [1] aov lm

 This model is suitable for confidence intervals:

 # confint(AnovaModel.3)
2.5 %97.5 %
 trat2 -0.9107959 0.5462655
 trat3 -0.9848351 0.4722263
 trat4 -1.2997235 0.1573379
 trat5 -1.0623118 0.3947496

 But it is useless for multiple comparisons:

 # Pairs - glht(AnovaModel.3, linfct = mcp(Tratamiento = Tukey))
 Error in model.matrix.default(model, data = structure(list(method = 
 lm), .Names = method),  :
 model structure is invalid
 Error in factor_contrasts(model) :
   no 'model.matrix' method for 'model' found!

 # TukeyHSD(AnovaModel.3, Tratamiento)
 Error in model.tables.aov(x, means) :
   this fit does not inherit from lm

 Another way of analysis is through lme4 package:

 # AnovaModel.3 - lmer(VR ~ trat+(1|trat/patient), data=Mesures)

 But the anova test isn't the correct ratio above shown:

 # anova(AnovaModel.3)
 Analysis of Variance Table
  Df  Sum Sq Mean Sq F value
 trat  4 0.43112 0.10778  0.2094

 Other options for lmer:

 # anova(AnovaModel.4)
 Analysis of Variance Table
  Df Sum Sq Mean Sq F value
 trat  4 1.5801 0.39501  0.7675

 Neither is the F ratio searched and above shown:

 # summary(AnovaModel.2)

 Error: patient
   Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(F)
 trat   4  1.580  0.3950   0.821  0.541
 Residuals 10  4.811  0.4811

 I can also take the mean of treatment, but if a measures of some 
 patient fails, and the design becomes unbalanced, the results would be 
 very difficult.

 Can anyone give me the right model and multiple comparisons?

 Thanks very much for the help and please excuse for my bad english.




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