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Análisis multivariante: Análisis factorial en R
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Domingo, 13 de septiembre de 2009. Análisis factorial en R. En primer lugar, es importante, imprimir el resumen del an´alisis y la gr´afica de los autovalores. Plot) para determinar el n´umero de factores. 16=2ºdim(datos) y 4=nºfactores a retener. Covmat = xmat ,. Publicar un comentario en la entrada. Suscribirse a: Enviar comentarios (Atom). Libros para dsecargar (gratis) sobre Análisis Multivariante. Keep calm if pvalue by bunbury. Estadística aplicada a la ecología. Trabajo en IAS-CSIC.
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Procesos Estocásticos: Procesos markovianos
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Domingo, 13 de septiembre de 2009. Publicar un comentario en la entrada. Suscribirse a: Enviar comentarios (Atom). Keep calm if pvalue by bunbury. Estadística aplicada a la ecología. Trabajo en IAS-CSIC. PhD Student en Biociencias y Ciencias Agroalimentarias por la Universidad de Córdoba (España). MS en Estadística Aplicada por la Universidad de Granada (España) . BS en Biología por la Universidad de la República (Uruguay). . Ver todo mi perfil. Simulación de Procesos Estocásticos e Inferencia E.
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Estadística Computacional: Entrenamiento de redes neuronales en R. Paquete AMORE.
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Lunes, 10 de enero de 2011. Entrenamiento de redes neuronales en R. Paquete AMORE. Ejemplo: Entrenamiento y simulación de la red # # #. Entrenamiento para una red simple:. Creamos dos conjuntos de datos artificiales: ' P' es el conjunto. Creamos el objeto red neuronal feedforward. Learning.rate.global=1e -. Momentum.global= 0.5. Entrenamos la red según P y target. Objeto red neuronal entrenada con pesos y tendencias ajustadas. Mediante el entrenamiento adaptativo backpropagation con el. Ver todo mi perfil.
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Análisis de series temporales: Análisis/Predicción de dos series temporales utilizando correlación cruzada (CCF).
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Domingo, 9 de enero de 2011. Análisis/Predicción de dos series temporales utilizando correlación cruzada (CCF). PREDICCIÓN USANDO CORRELACIÓN CRUZADA. Si tenemos un problema de determinación de posibles relaciones adelantadas (leading) o retrasadas (lagging). Entre dos series X(t) e Y(t) según el modelo: Y(t)=A*X(t-l) W(t),. Observaremos que la serie X(t) “conduce” a la serie Y(t) para l 0 o está retrasado respecto a la serie Y(t) si l. Función de covarianza cruzada (ccvf):. Nota: gamma xy(h)=gamma yx(-h).
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Análisis de series temporales: Construcción de modelos ARIMA en R
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Viernes, 7 de enero de 2011. Construcción de modelos ARIMA en R. Construcción de modelos ARIMA. 1) graficamos los datos. Gnp96 = read.table. Analizamos el producto nacional bruto (GNP) desde 1947(1)-2003(3), n=223. Graficamos el ACF y observamos que los datos no son estacionarios. 2) aplicamos posibles transformaciones a los datos. Calculamos la tasa de crecimiento X(t)=diff(log(Y(t) ). Parece ser un proceso estable. 3) identificamos los órdenes de dependencia del modelo. 4) estimamos los parámetros.
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Modelos espacio-temporales: R-project (R news & tutorials)
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Sábado, 12 de mayo de 2012. R-project (R news and tutorials). R-project (R news and tutorials). Publicar un comentario en la entrada. Suscribirse a: Enviar comentarios (Atom). Libros para descargar (gratis) sobre Modelos Espacio-Temporales. Keep calm if pvalue by bunbury. Estadística aplicada a la ecología. Trabajo en IAS-CSIC. PhD Student en Biociencias y Ciencias Agroalimentarias por la Universidad de Córdoba (España). MS en Estadística Aplicada por la Universidad de Granada (España) . The R Journal C...
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Modelos espacio-temporales: Una charla sobre la estadística espacial... UAL, 10/11/2012.
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Viernes, 11 de noviembre de 2011. Una charla sobre la estadística espacial. UAL, 10/11/2012. Esta es la presentación de una charla sobre modelos espacio-temporales aplicados en ecología. Que he dado el 10 de noviembre en la UAL en el Máster en Evaluación del Cambio Global. A pesar de haber sido una charla demasiado ambiciosa, espero que haya servido al menos para promover nuevas ideas sobre cómo abordar los datos espaciales y cómo hacerse nuevas preguntas desde un planteo formal y riguroso. Climate data ...
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Procesos Estocásticos: Aplicaciones
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Domingo, 13 de septiembre de 2009. Publicar un comentario en la entrada. Suscribirse a: Enviar comentarios (Atom). Keep calm if pvalue by bunbury. Estadística aplicada a la ecología. Trabajo en IAS-CSIC. PhD Student en Biociencias y Ciencias Agroalimentarias por la Universidad de Córdoba (España). MS en Estadística Aplicada por la Universidad de Granada (España) . BS en Biología por la Universidad de la República (Uruguay). . Ver todo mi perfil. Simulación de Procesos Estocásticos e Inferencia E.
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Divulgación científica: Patrick Chappatte: El poder de las caricaturas | Video on TED.com
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Lunes, 10 de enero de 2011. Patrick Chappatte: El poder de las caricaturas Video on TED.com. Patrick Chappatte: El poder de las caricaturas Video on TED.com. Enviado mediante la barra Google". Publicar un comentario en la entrada. Suscribirse a: Enviar comentarios (Atom). Libros de Divulgación Científica. Keep calm if pvalue by bunbury. Estadística aplicada a la ecología. Trabajo en IAS-CSIC. PhD Student en Biociencias y Ciencias Agroalimentarias por la Universidad de Córdoba (España). Ver todo mi perfil.
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Modelos espacio-temporales: Códigos y ejemplos en R de aplicación geoestadísstica. Spatial prediction of soil moisture - spatial-analyst.net
http://statisticalecology-met.blogspot.com/2011/02/codigos-y-ejemplos-en-r-de-aplicacion.html
Martes, 22 de febrero de 2011. Códigos y ejemplos en R de aplicación geoestadísstica. Spatial prediction of soil moisture - spatial-analyst.net. Spatial prediction of soil moisture - spatial-analyst.net. Enviado mediante la barra Google". Códigos y ejemplos de aplicación geoestadísstica. Publicar un comentario en la entrada. Suscribirse a: Enviar comentarios (Atom). Libros para descargar (gratis) sobre Modelos Espacio-Temporales. Keep calm if pvalue by bunbury. Ver todo mi perfil. Brian Ripley's Home Page.
