Muchas gracias.
Jaume.
El 20 de junio de 2018, 14:21, Marcelino de la Cruz Rot <
marcelino.delac...@urjc.es> escribió:
> Hola Jaume:
>
> Lo más rápido para ver el código, al ser un método S4 es escribir:
>
> findMethods(biovars)
>
> La descripción de la función (con las definiciones y
Hola Jaume:
Lo más rápido para ver el código, al ser un método S4 es escribir:
findMethods(biovars)
La descripción de la función (con las definiciones y comentarios si los
tuviese) los tendrías que ver rebuscando en el código fuente del
paquete. Generalmente en la carpeta "R" del paquete
View(funcion), tambien vale para ver variables.
El mar., 19 jun. 2018 15:34, Marcelino de la Cruz Rot <
marcelino.delac...@urjc.es> escribió:
> Hola Jaume:
>
> Si miras el código de biovars() verás que la variable bio15 (el
> coeficiente de variación de la precipitación) la obtiene sumando
>
Hola Jorge y Marcelino,
Muchas gracias a los dos.
Para futuras dudas ¿Cómo puedo mirar el código y la definición de una
función?
Gracias de nuevo.
Jaume.
El 19 de junio de 2018, 13:16, Jorge Virto escribió:
> Hola,
>
>
>
> en la misma definición de la función:
>
>
>
> # P15. Precipitation
Hola,
en la misma definici�n de la funci�n:
# P15. Precipitation Seasonality(Coefficient of Variation)
# the "1 +" is to avoid strange CVs for areas where mean rainfaill is < 1)
p[,15] <- apply(prec+1, 1, cv)
Un saludo,
Jorge
On Martes, 19 de Junio de 2018 13:07:27 Marcelino
Hola Jaume:
Si miras el código de biovars() verás que la variable bio15 (el
coeficiente de variación de la precipitación) la obtiene sumando
previamente 1 a "prec":
p[, 15] <- apply(prec + 1, 1, cv)
Es decir, en tu caso,
> cv(prec+1)
[1] 109.9637
Lo que coincide con lo proporcionado por
Estimados erreros,
Estoy intentando entender como calcula el paquete dismo (
https://cran.r-project.org/web/packages/dismo/index.html) un coeficiente de
variación. Os pongo un ejemplo:
tmin <- c(10,12,14,16,18,20,22,21,19,17,15,12) # temperatura mínima media
mensual de un año
tmax <- tmin + 5 #
