[R-es] Procesamiento de Imagenes

2015-11-09 Por tema Eduardo Bieñkowski 
Estimados:
Estoy tratando de procesar imagenes de satelites NOAA enviadas en formato
APT (Automatic Picture Transmission). Busque en Internet y encontre un
paquete biOps pero el mismo no esta disponible para la version 3.2.1 que es
la que tengo instalada.
Ustedes conocen otro paquete similar?
Gracias

-- 
Eduardo

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[R-es] Ayuda con función para cerrar paginas web.

2015-11-09 Por tema vegeta8504 . 
Hola chicos,

Les escribo por que tengo la siguiente pregunta. Estoy por descargar unos
mapas y utilizando la función BROWSE abro la página donde se activa la
descarga automáticamente. Pensando en utilizarla para descargar muchos
mapas se me abren muchas paginas, hay alguna función me sirva para cerrrar
las paginas que abro.
Muchas gracias por su atención.




ANDRÉS VEGA.

.
 LICENCIADO EN MATEMÁTICASMAESTRÍA EN ESTADÍSTICA APLICADA.

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Re: [R-es] desviacion estandard

2015-11-09 Por tema Olivier Nuñez 
Es un problema de robustez. 
La desviación estandar lo es más bien poco (robusta).
Al introducir ceros en tu muestra (incluso no tantos como en el ejemplo de 
Carlos),
la media se deja arrastrar hacia cero y lo valores grandes de tu muestra 
aumentan el valor de sd.
No pasaría eso si utilizase una medida más robusta como la desviación media 
absoluta (mad en R).
Aquí un ejemplo proximo al tuyo:

> set.seed(1234)
> muestra<-rexp(100,5)
> sd(muestra)
[1] 0.1890845
> muestra.ceros <- c(muestra, rep(0, 20))
> sd(muestra.ceros)
[1] 0.1873116
> mad(muestra)
[1] 0.1818975
> mad(muestra.ceros)
[1] 0.1263505

Un saludo. Olivier
 

- Mensaje original -
De: "Carlos J. Gil Bellosta" 
Para: "Rubén Fernández-Casal" 
CC: "r-help-es" 
Enviados: Domingo, 8 de Noviembre 2015 15:04:50
Asunto: Re: [R-es] desviacion estandard

Hola, ¿qué tal?

Lo que te pasa no es tan raro:

set.seed(1234)
muestra <- abs(rnorm(100))
sd(muestra)
#[1] 0.5811866

muestra.ceros <- c(muestra, rep(0, 10))
sd(muestra.ceros)
#[1] 0.03196273

En una muestra de números positivos, añadir un cero (sobre todo si
está lejos de la media) sube la varianza. Si añado otro, posiblemente
también. Pero cuando añado muchísimos ceros, la varianza tiende a
cero.

Si luego los quito, me quedo con la original: ¡la varianza crece a
pesar de que la muestra está "más comprimida"!

Un saludo,

Carlos J. Gil Bellosta
http://www.datanalytics.com

P.D.: La desviación típica depende linealmente de la escala.

El día 8 de noviembre de 2015, 12:16, Rubén Fernández-Casal
 escribió:
> La desviación típica no depende de la escala. Si incluyes valores que se
> repiten o que tienen poca variabilidad sería de esperar que pase eso,
> aunque sea en uno de los extremos...
>
> Un saludo, Rubén.
> El 7/11/2015 9:43, "Albert Montolio"  escribió:
>
>> Hola chic@s,
>>
>> tengo una pregunta teórica. Tengo la evolución de una variable en función
>> del tiempo. Hay 145 valores. Los primeros 1 son 0, y los demás son
>> crecientes. Calculo la desviacion estandard con R, contemplando las 145
>> muestras (incluyendo los 0), y las 132 muestras (sin incluir los ceros).
>>
>> Me da que la desviación estandard sin contemplar los 0 es mayor. Como
>> puede ser? no le veo el sentido.
>>
>> Adjunto cálculos en excel. En principio, si quito el mínimo de la serie,
>> los datos tendrian que estar mas comprimidos no?
>>
>> --
>>
>>
>> *Albert Montolio Aguado*
>>
>> ___
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>> R-help-es@r-project.org
>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
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Re: [R-es] desviacion estandard

2015-11-09 Por tema Olivier Nuñez 
Perdón Albert,

mi explicación era algo fuera de lugar.
No habia abierto el excel y mi ejemplo no se ajustaba en absoluto al tuyo.
Para que el calculo de una varianza tenga sentido hace falta algo de 
regularidad.
Tu serie no parece muy estacionaria y me temo que este tipo de medida no sean 
en este contexto muy adecuada.
Igual deberías calcular la desviación tipica de las primeras diferencia o 
ajustar un modelo arima (función arima en R)
Asi, si "x" es tu serie entera deberías obtener:

> arima(x,order = c(1,1,0))

Call:
arima(x = x, order = c(1, 1, 0))

Coefficients:
 ar1
  0.9918
s.e.  0.0066

sigma^2 estimated as 31.3:  log likelihood = -454.31,  aic = 912.62


Un saludo. Olivier 

- Mensaje original -
De: "Olivier Nuñez" 
Para: "Carlos J. Gil Bellosta" 
CC: "r-help-es" 
Enviados: Lunes, 9 de Noviembre 2015 14:15:34
Asunto: Re: [R-es] desviacion estandard

Es un problema de robustez. 
La desviación estandar lo es más bien poco (robusta).
Al introducir ceros en tu muestra (incluso no tantos como en el ejemplo de 
Carlos),
la media se deja arrastrar hacia cero y lo valores grandes de tu muestra 
aumentan el valor de sd.
No pasaría eso si utilizase una medida más robusta como la desviación media 
absoluta (mad en R).
Aquí un ejemplo proximo al tuyo:

> set.seed(1234)
> muestra<-rexp(100,5)
> sd(muestra)
[1] 0.1890845
> muestra.ceros <- c(muestra, rep(0, 20))
> sd(muestra.ceros)
[1] 0.1873116
> mad(muestra)
[1] 0.1818975
> mad(muestra.ceros)
[1] 0.1263505

Un saludo. Olivier
 

- Mensaje original -
De: "Carlos J. Gil Bellosta" 
Para: "Rubén Fernández-Casal" 
CC: "r-help-es" 
Enviados: Domingo, 8 de Noviembre 2015 15:04:50
Asunto: Re: [R-es] desviacion estandard

Hola, ¿qué tal?

Lo que te pasa no es tan raro:

set.seed(1234)
muestra <- abs(rnorm(100))
sd(muestra)
#[1] 0.5811866

muestra.ceros <- c(muestra, rep(0, 10))
sd(muestra.ceros)
#[1] 0.03196273

En una muestra de números positivos, añadir un cero (sobre todo si
está lejos de la media) sube la varianza. Si añado otro, posiblemente
también. Pero cuando añado muchísimos ceros, la varianza tiende a
cero.

Si luego los quito, me quedo con la original: ¡la varianza crece a
pesar de que la muestra está "más comprimida"!

Un saludo,

Carlos J. Gil Bellosta
http://www.datanalytics.com

P.D.: La desviación típica depende linealmente de la escala.

El día 8 de noviembre de 2015, 12:16, Rubén Fernández-Casal
 escribió:
> La desviación típica no depende de la escala. Si incluyes valores que se
> repiten o que tienen poca variabilidad sería de esperar que pase eso,
> aunque sea en uno de los extremos...
>
> Un saludo, Rubén.
> El 7/11/2015 9:43, "Albert Montolio"  escribió:
>
>> Hola chic@s,
>>
>> tengo una pregunta teórica. Tengo la evolución de una variable en función
>> del tiempo. Hay 145 valores. Los primeros 1 son 0, y los demás son
>> crecientes. Calculo la desviacion estandard con R, contemplando las 145
>> muestras (incluyendo los 0), y las 132 muestras (sin incluir los ceros).
>>
>> Me da que la desviación estandard sin contemplar los 0 es mayor. Como
>> puede ser? no le veo el sentido.
>>
>> Adjunto cálculos en excel. En principio, si quito el mínimo de la serie,
>> los datos tendrian que estar mas comprimidos no?
>>
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