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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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Diseño experimental: bloques
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Domingo, 13 de septiembre de 2009. En un diseño aleatorizado por bloques completos se consideran tres fuentes de variabilidad: el factor de tratamientos, el factor de bloques y el error aleatorio. La palabra completo se debe a que en cada bloque se prueban todos los tratamientos, es decir, que los bloques están completos. La aleatorización se hace dentro de cada bloque; no se realiza de manera total como en el diseño completamente al azar. Diseño por bloques aleatorizados completos. Para un diseño aleato...
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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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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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Análisis de series temporales: Importantes notas para tener en cuenta. (Stoffer)
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Martes, 11 de enero de 2011. Importantes notas para tener en cuenta. (Stoffer). ISSUE 1: When is the intercept the mean? When fitting ARIMA models, R calls the estimate of the mean, the estimate of the intercept. This is ok if there's no AR term, but not if there is an AR term. For example, suppose x(t) = α φ*x(t-1) w(t). Is stationary. Then taking expectations we have μ = α φ*μ. Or α = μ*(1-φ). So, the intercept, α. Is not the mean, μ. Generate an AR(1) with mean 50. 1] 5060668 # the sample mean is close.
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Análisis de series temporales: Graficos peculiares, para algún colgado
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Viernes, 7 de enero de 2011. Graficos peculiares, para algún colgado. R Graph Gallery (29) Backward selection in arima models. R Graph Gallery (51) Times Series : Forecasting. R Graph Gallery (160) Regular time series. Publicar un comentario en la entrada. Suscribirse a: Enviar comentarios (Atom). Libros para descargar sobre Análisis de Series Temporales. Keep calm if pvalue by bunbury. Estadística aplicada a la ecología. Trabajo en IAS-CSIC. Ver todo mi perfil. Análisis de la estacionariedad de la serie.
