Ah, entonces creo que lo que quieres hacer es reajustar los modelos
seleccionados en base a los nuevos datos y recalcular el "averaged
model" en base a estos nuevos modelos. Algo así:
# saca una copia de tu "confidence set" para modificarla
new.confidence.set <- confidence.set
# reajusta
este es la base de mapa que cargo para generar los mios
mapa.calidad.maxi <- Rgshhs("C:/Users/PROPIETARIO/Desktop/R project/codigos
profe/gshhg-bin-2.3.4/gshhs_f.b", xlim = lons, ylim = lats, shift = TRUE, level
= 1)
como agrego la escala y el símbolo de norte .. bajé un package de ggsn y
Hola,
Mira la viñeta que acompaña al paquete que al final aparecen ejemplos de
como combinar varios gráficos como quieres (Fifty ways to draw a volcano
using package plot3D):
https://cran.r-project.org/web/packages/plot3D/vignettes/volcano.pdf
Gracias,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es
Hola,
Entiendo que en el valor de "theta" has querido incluir "100"...
Yo creo que se ve mejor con "box=TRUE"...
#
library(plot3D)
misdatos <- matrix(NA,ncol=20,nrow=20)
x <- c(1:20)/20
y <- c(1:20)/20
M <- mesh(x,y)
misdatos <- pmin( 1 - abs(M$x-0.7), 1-abs(M$y-0.2))
Si con "me gustaría aplicar ese modelo 'average' ajustado
sobre otro set de datos" quieres decir "predecir" usando otro set de
datos, nada mas fácil:
predict(modelo.average, newdata=otro.set.de.datos)
Saludos,
Marcelino
--
Marcelino de la Cruz Rot
Depto. de Biología Y Geología
Hola Marcelino,
No, no me refiero a predecir.
Es decir... imaginemos que el modelo average lo he realizado con 1000
datos, pues ahora quiero usar el mismo modelo ajustado pero tan solo con
600 datos y comparalo. Por lo tanto no quiero predecir, sinóocorrer el
mismo modelo de antes pero con un
Hola a todos,
He realizado un dredge (para obtener todos los modelos GAM posibles a parir
de un full model), luego he seleccionado un confidence set (los modelos que
no se diferencian en 2 en AIC) y he hecho un model averaging con ese
confidence set. Ahora me gustaría aplicar ese modelo "average"
