[R-es] help:ELIMINAR FILAS DUPLICADAS DENTRO DE UNA MATRIZ
Lo que quires hacer es algo así d <- rbind( mtcars , mtcars[1:3,] ) duplicated(d) d <- d[ !duplicated(d) ,] -- [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
[R-es] ELIMINAR FILAS DUPLICADAS DENTRO DE UNA MATRIZ
Lo que quires hacer es algo así d <- rbind( mtcars , mtcars[1:3,] ) duplicated(d) d <- d[ !duplicated(d) ,] -- [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
[R-es] Nueva publicación en blog en r-es.org
Nueva publicación en blog: Cursos, "Cursos de Estadística Aplicada con R", por jesus.herranz en 18/03/15 15:39h Ver el blog en: http://r-es.org/tiki-view_blog_post.php?blogId=4&postId=97 Si no desea recibir estas notificaciones siga este enlace: http://r-es.org/tiki-user_watches.php?id=49 ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
[R-es] Cursos de Estadística Aplicada con R
Estimado/a amigo/a: La Unidad de Bioestadística del Instituto IMDEA Alimentación y la Facultad de Ciencias de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) han organizado conjuntamente un programa de formación continua en Estadística Aplicada con R que se va a impartir en Madrid en 2015 de forma presencial. El programa está compuesto por 7 módulos que pueden ser cursados de forma independiente: Módulos Fechas 2015 1. Introducción a R 24, 25 Septiembre 2. Métodos de Regresión con R 15, 16 Octubre 3. Métodos de Regresión Avanzados para la Investigación en Ciencias Naturales con R 28, 29, 30 Octubre 4. Estadística Aplicada a la Investigación Biomédica con R 11, 12, 13 Noviembre 5. Modelos Mixtos / Jerárquicos / Multinivel con R 18, 19, 20 Noviembre 6. Estadística Multivariante con R 26 y 27 Noviembre 7. Técnicas Estadísticas de Data Mining con R 14, 15, 16, 17 Diciembre Los módulos 4 y 7 se impartirán en el Instituto IMDEA Alimentación, y el resto en la Facultad de Ciencias de la UAM. En este link, podrás encontrar los detalles de la programación de todos los módulos: http://www.alimentacion.imdea.org/sites/default/files/Formacion/Programa_Cur so_Estad%C3%ADstica_Aplicada_con_R_2015.pdf Si quieres obtener más información, lo puedes hacer en las siguientes páginas, donde también podrás formalizar la matrícula: https://www.uam.es/ss/Satellite/es/1242652866332/1242685761521/cursocortadur acion/cursoCortaDuracion/Estadistica_Aplicada_con_R.htm http://www.alimentacion.imdea.org/unidad-de-formacion Te rogamos que difundas la información a quien creas oportuno, y que la incorpores en las agendas y eventos de la página web de tu institución. Recibe un cordial saludo Jesús Herranz Firma Jesús Herranz IMDEA ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
[R-es] una orientación...
un cordial y amable saludo,
Soy un poco nuevo en esto de R, aunque debo decir que me ha parecido
excepcional.quisiera saber si alguien me puede dar una mano con los siguientes
dos problemas:
1) Problema 1. Estoy haciendo un script y entre muchas otras cosas que quiero
es que me gráfique la distribución normal sombreando el área de la probabilidad
acumulada, por lo que he leído esto implica el uso de función "polygon" y ahí
esta mi problema, no entiendo como funciona, se que debe ser con otra función
gráfica pero hasta ahí, o aparece nada especifico en los tutoriales que he
leído, agradecería un ejemplo al respecto y algún comentario que me ayude.
2) Problema 2: En el escript que he comentado quiero que salgan al momento de
ser cargado algunas información de las funciones que tiene, su sintaxis y
demás, al usar print("blablab...") sale solo una linea, yo quisiera escribir un
parrafo de texto y que al cargar este aparezca; agradezco cualquier información.
Heber
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[R-es] una orientación sobre gráficas
un cordial y amable saludo,
Soy un poco nuevo en esto de R, aunque debo decir que me ha parecido
excepcional.quisiera saber si alguien me puede dar una mano con los siguientes
dos problemas:
1) Problema 1. Estoy haciendo un script y entre muchas otras cosas que quiero
es que me gráfique la distribución normal sombreando el área de la probabilidad
acumulada, por lo que he leído esto implica el uso de función "polygon" y ahí
esta mi problema, no entiendo como funciona, se que debe ser con otra función
gráfica pero hasta ahí, o aparece nada especifico en los tutoriales que he
leído, agradecería un ejemplo al respecto y algún comentario que me ayude.
2) Problema 2: En el escript que he comentado quiero que salgan al momento de
ser cargado algunas información de las funciones que tiene, su sintaxis y
demás, al usar print("blablab...") sale solo una linea, yo quisiera escribir un
parrafo de texto y que al cargar este aparezca; agradezco cualquier información.
Heber
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Re: [R-es] una orientación sobre gráficas
Hola,
- Del primer problema, tienes ejemplos de justamente lo que quieres aquí:
http://www.fernandohrosa.com.br/en/P/shaded_areas_in_r/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=shaded_areas_in_r
http://www.statmethods.net/advgraphs/probability.html
- Y del segundo problema, mira la función "cat()".
Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es
El 18 de marzo de 2015, 21:50, heber sarmiento via R-help-es <
r-help-es@r-project.org> escribió:
> un cordial y amable saludo,
> Soy un poco nuevo en esto de R, aunque debo decir que me ha parecido
> excepcional.quisiera saber si alguien me puede dar una mano con los
> siguientes dos problemas:
> 1) Problema 1. Estoy haciendo un script y entre muchas otras cosas que
> quiero es que me gráfique la distribución normal sombreando el área de la
> probabilidad acumulada, por lo que he leído esto implica el uso de función
> "polygon" y ahí esta mi problema, no entiendo como funciona, se que debe
> ser con otra función gráfica pero hasta ahí, o aparece nada especifico en
> los tutoriales que he leído, agradecería un ejemplo al respecto y algún
> comentario que me ayude.
> 2) Problema 2: En el escript que he comentado quiero que salgan al momento
> de ser cargado algunas información de las funciones que tiene, su sintaxis
> y demás, al usar print("blablab...") sale solo una linea, yo quisiera
> escribir un parrafo de texto y que al cargar este aparezca; agradezco
> cualquier información.
> Heber
>
>
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Saludos,
Carlos Ortega
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[R-es] Familia *pply
Buenas a todos. Desde hace un tiempo estoy tratando de aplicar las
funciones de la familia *pply en todo lo que puedo, pero todavía no es
algo que me surja tan rápidamente o naturalmente al momento de los loops
como usar for().
Conozco las ventajas de usar estas funciones y por eso mi intento de
hacerme de ellas.
Por ejemplo en este problema:
data=matrix(rnorm(100*20),20,100)
col=sample(1:100,100)
t1=Sys.time()
medias=replicate(1000,{
sel=sample(1:20,10)
pareja=sample(sel,100,replace = T)
ta=Sys.time()
*recep=NULL**
** for(i in 1:100){**
**n=col[i]**
**m=pareja[i]**
**c=data[m,n]**
**recep=c(recep,c)**
** }**
* tb=Sys.time()
media=mean(recep)
tt=tb-ta
c(media,tt)
})
t2=Sys.time()
diftime=(t2-t1)[[1]]
sum(medias[2,])/diftime
la parte que está en negrita (si usé bien los Sys.time()) me representa
(hice varias pruebas) aprox un 60% del tiempo total empleado.
Mi pregunta es, para este ejemplo ¿cómo plantearían una solución usando
funciones *pply?
Y luego ver cuanto aumenta en el rendimiento del uso del tiempo.
De paso, la salida que obtengo es una matriz de 2 por 1000, cuando sería
más interesante una matriz de 1000 por 2. Si se usa simplify = F como
argumento de replicate() resulta en una lista. ¿Existe algún argumento
que directamente obtenga una matriz de 1000 por 2? (Esto último pensando
en de repente 10 o 100 de repeticiones y salidas más complejas).
Saludos!
--
Fernando Macedo
[[alternative HTML version deleted]]
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Re: [R-es] Familia *pply
Hola Fernando,
No puedo ver las negritas, pero intuyo que lo que quieres es calcular la
media por columnas? Si es asi, hay dos maneras:
1. Usa colMeans(x), donde "x" es tu matriz de datos
2. Usa apply(x, 2, mean) donde "x" es tu matriz de datos
Existe una tercera pero menos conocida posibilidad que es usando el paquete
matrixStats. Esta implementado en C en su mayoria y, de acuerdo con el
autor, es mucho mas rapido que la familia *apply. En
http://cran.r-project.org/web/packages/matrixStats/vignettes/matrixStats-methods.html
puedes encontrar mas informacion.
Saludos cordiales,
Jorge.-
2015-03-19 11:01 GMT+11:00 Fernando Macedo :
> Buenas a todos. Desde hace un tiempo estoy tratando de aplicar las
> funciones de la familia *pply en todo lo que puedo, pero todav�a no es
> algo que me surja tan r�pidamente o naturalmente al momento de los loops
> como usar for().
> Conozco las ventajas de usar estas funciones y por eso mi intento de
> hacerme de ellas.
>
> Por ejemplo en este problema:
>
> data=matrix(rnorm(100*20),20,100)
> col=sample(1:100,100)
>
> t1=Sys.time()
>
> medias=replicate(1000,{
>sel=sample(1:20,10)
>pareja=sample(sel,100,replace = T)
>ta=Sys.time()
> *recep=NULL**
> ** for(i in 1:100){**
> **n=col[i]**
> **m=pareja[i]**
> **c=data[m,n]**
> **recep=c(recep,c)**
> ** }**
> * tb=Sys.time()
>media=mean(recep)
>tt=tb-ta
>c(media,tt)
> })
>
> t2=Sys.time()
>
> diftime=(t2-t1)[[1]]
>
> sum(medias[2,])/diftime
>
>
> la parte que est� en negrita (si us� bien los Sys.time()) me representa
> (hice varias pruebas) aprox un 60% del tiempo total empleado.
>
> Mi pregunta es, para este ejemplo �c�mo plantear�an una soluci�n usando
> funciones *pply?
> Y luego ver cuanto aumenta en el rendimiento del uso del tiempo.
>
> De paso, la salida que obtengo es una matriz de 2 por 1000, cuando ser�a
> m�s interesante una matriz de 1000 por 2. Si se usa simplify = F como
> argumento de replicate() resulta en una lista. �Existe alg�n argumento
> que directamente obtenga una matriz de 1000 por 2? (Esto �ltimo pensando
> en de repente 10 o 100 de repeticiones y salidas m�s complejas).
>
>
> Saludos!
>
> --
> Fernando Macedo
>
>
> [[alternative HTML version deleted]]
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Re: [R-es] Familia *pply
Hola Jorge, muchas gracias por tu pronta respuesta, no me di cuenta que
el formateo podr�a causar problemas, env�o de nuevo el c�digo sin formatos.
La idea b�sica es para un set de n�meros de columnas (desordenados) y un
set de numeros de fila el loop lo que hace es ir a la fila y columna
correspondiente de data, tomar el valor y luego hacer la media sobre esos.
data=matrix(rnorm(100*20),20,100)
col=sample(1:100,100)
t1=Sys.time()
medias=replicate(1000,{
sel=sample(1:20,10)
pareja=sample(sel,100,replace = T)
ta=Sys.time()
recep=NULL
for(i in 1:100){
n=col[i]
m=pareja[i]
c=data[m,n]
recep=c(recep,c)
}
tb=Sys.time()
media=mean(recep)
tt=tb-ta
c(media,tt)
},simplify=T)
t2=Sys.time()
diftime=(t2-t1)[[1]]
sum(medias[2,])/diftime
Fernando Macedo
El 18/03/15 a las 21:06, Jorge I Velez escribi�:
> Hola Fernando,
>
> No puedo ver las negritas, pero intuyo que lo que quieres es calcular
> la media por columnas? Si es asi, hay dos maneras:
>
> 1. Usa colMeans(x), donde "x" es tu matriz de datos
> 2. Usa apply(x, 2, mean) donde "x" es tu matriz de datos
>
> Existe una tercera pero menos conocida posibilidad que es usando el
> paquete matrixStats. Esta implementado en C en su mayoria y, de
> acuerdo con el autor, es mucho mas rapido que la familia *apply. En
> http://cran.r-project.org/web/packages/matrixStats/vignettes/matrixStats-methods.html
>
> puedes encontrar mas informacion.
>
> Saludos cordiales,
> Jorge.-
>
>
>
> 2015-03-19 11:01 GMT+11:00 Fernando Macedo >:
>
> Buenas a todos. Desde hace un tiempo estoy tratando de aplicar las
> funciones de la familia *pply en todo lo que puedo, pero todav�a no es
> algo que me surja tan r�pidamente o naturalmente al momento de los
> loops
> como usar for().
> Conozco las ventajas de usar estas funciones y por eso mi intento de
> hacerme de ellas.
>
> Por ejemplo en este problema:
>
> data=matrix(rnorm(100*20),20,100)
> col=sample(1:100,100)
>
> t1=Sys.time()
>
> medias=replicate(1000,{
>sel=sample(1:20,10)
>pareja=sample(sel,100,replace = T)
>ta=Sys.time()
> *recep=NULL**
> ** for(i in 1:100){**
> **n=col[i]**
> **m=pareja[i]**
> **c=data[m,n]**
> **recep=c(recep,c)**
> ** }**
> * tb=Sys.time()
>media=mean(recep)
>tt=tb-ta
>c(media,tt)
> })
>
> t2=Sys.time()
>
> diftime=(t2-t1)[[1]]
>
> sum(medias[2,])/diftime
>
>
> la parte que est� en negrita (si us� bien los Sys.time()) me
> representa
> (hice varias pruebas) aprox un 60% del tiempo total empleado.
>
> Mi pregunta es, para este ejemplo �c�mo plantear�an una soluci�n
> usando
> funciones *pply?
> Y luego ver cuanto aumenta en el rendimiento del uso del tiempo.
>
> De paso, la salida que obtengo es una matriz de 2 por 1000, cuando
> ser�a
> m�s interesante una matriz de 1000 por 2. Si se usa simplify = F como
> argumento de replicate() resulta en una lista. �Existe alg�n argumento
> que directamente obtenga una matriz de 1000 por 2? (Esto �ltimo
> pensando
> en de repente 10 o 100 de repeticiones y salidas m�s
> complejas).
>
>
> Saludos!
>
> --
> Fernando Macedo
>
>
> [[alternative HTML version deleted]]
>
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Re: [R-es] Familia *pply
Hola,
Una forma de hacerlo es así (destaco en negrita los cambios).
De todas formas, ya te adelanto que no es un caso en el que aplicar, en
este caso "mapply()", mejore los tiempos frente a la solución basada en un
bucle.
#-
t1 <- Sys.time()
*myfun <- function(x,y) { data[x,y] }*
medias <- replicate(1000,{
sel <- sample(1:20,10)
pareja <- sample(sel,100,replace = T)
ta <- Sys.time()
*#cambioresnew <- mapply(myfun, pareja, col) #cambio *
tb <- Sys.time()
media <- mean(resnew)
tt <- tb-ta
c(media,tt)
})
t2 <- Sys.time()
diftime=(t2-t1)[[1]]
diftime
sum(medias[2,])/diftime
#-
Saludos,
Carlos Ortega
www.qualiytexcellence.es
El 19 de marzo de 2015, 1:14, Fernando Macedo escribió:
> Hola Jorge, muchas gracias por tu pronta respuesta, no me di cuenta que
> el formateo podría causar problemas, envío de nuevo el código sin formatos.
> La idea básica es para un set de números de columnas (desordenados) y un
> set de numeros de fila el loop lo que hace es ir a la fila y columna
> correspondiente de data, tomar el valor y luego hacer la media sobre esos.
>
>
>
> data=matrix(rnorm(100*20),20,100)
> col=sample(1:100,100)
>
> t1=Sys.time()
> medias=replicate(1000,{
>sel=sample(1:20,10)
>pareja=sample(sel,100,replace = T)
>ta=Sys.time()
>recep=NULL
>for(i in 1:100){
> n=col[i]
> m=pareja[i]
> c=data[m,n]
> recep=c(recep,c)
>}
>tb=Sys.time()
>media=mean(recep)
>tt=tb-ta
>c(media,tt)
> },simplify=T)
>
> t2=Sys.time()
> diftime=(t2-t1)[[1]]
>
> sum(medias[2,])/diftime
>
>
>
> Fernando Macedo
>
> El 18/03/15 a las 21:06, Jorge I Velez escribió:
> > Hola Fernando,
> >
> > No puedo ver las negritas, pero intuyo que lo que quieres es calcular
> > la media por columnas? Si es asi, hay dos maneras:
> >
> > 1. Usa colMeans(x), donde "x" es tu matriz de datos
> > 2. Usa apply(x, 2, mean) donde "x" es tu matriz de datos
> >
> > Existe una tercera pero menos conocida posibilidad que es usando el
> > paquete matrixStats. Esta implementado en C en su mayoria y, de
> > acuerdo con el autor, es mucho mas rapido que la familia *apply. En
> >
> http://cran.r-project.org/web/packages/matrixStats/vignettes/matrixStats-methods.html
> > puedes encontrar mas informacion.
> >
> > Saludos cordiales,
> > Jorge.-
> >
> >
> >
> > 2015-03-19 11:01 GMT+11:00 Fernando Macedo > >:
> >
> > Buenas a todos. Desde hace un tiempo estoy tratando de aplicar las
> > funciones de la familia *pply en todo lo que puedo, pero todavía no
> es
> > algo que me surja tan rápidamente o naturalmente al momento de los
> > loops
> > como usar for().
> > Conozco las ventajas de usar estas funciones y por eso mi intento de
> > hacerme de ellas.
> >
> > Por ejemplo en este problema:
> >
> > data=matrix(rnorm(100*20),20,100)
> > col=sample(1:100,100)
> >
> > t1=Sys.time()
> >
> > medias=replicate(1000,{
> >sel=sample(1:20,10)
> >pareja=sample(sel,100,replace = T)
> >ta=Sys.time()
> > *recep=NULL**
> > ** for(i in 1:100){**
> > **n=col[i]**
> > **m=pareja[i]**
> > **c=data[m,n]**
> > **recep=c(recep,c)**
> > ** }**
> > * tb=Sys.time()
> >media=mean(recep)
> >tt=tb-ta
> >c(media,tt)
> > })
> >
> > t2=Sys.time()
> >
> > diftime=(t2-t1)[[1]]
> >
> > sum(medias[2,])/diftime
> >
> >
> > la parte que está en negrita (si usé bien los Sys.time()) me
> > representa
> > (hice varias pruebas) aprox un 60% del tiempo total empleado.
> >
> > Mi pregunta es, para este ejemplo ¿cómo plantearían una solución
> > usando
> > funciones *pply?
> > Y luego ver cuanto aumenta en el rendimiento del uso del tiempo.
> >
> > De paso, la salida que obtengo es una matriz de 2 por 1000, cuando
> > sería
> > más interesante una matriz de 1000 por 2. Si se usa simplify = F como
> > argumento de replicate() resulta en una lista. ¿Existe algún
> argumento
> > que directamente obtenga una matriz de 1000 por 2? (Esto último
> > pensando
> > en de repente 10 o 100 de repeticiones y salidas más
> > complejas).
> >
> >
> > Saludos!
> >
> > --
> > Fernando Macedo
> >
> >
> > [[alternative HTML version deleted]]
> >
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Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es
[[alternative HTM
Re: [R-es] Familia *pply
Hola, ¿qué tal?
Puedes hacer
data <- matrix(rnorm(100 *20), 100, 20)
medias <- replicate(1000,{
sel <- sample(1:20,10)
tmp <- data[cbind(sel, sample(sel,100,replace = T))]
mean(tmp)
})
Mira el párrafo de ?"]" que comienza diciendo "A third form of indexing..."
Un saludo,
Carlos J. Gil Bellosta
http://www.datanalytics.com
El día 19 de marzo de 2015, 1:01, Fernando Macedo escribió:
> Buenas a todos. Desde hace un tiempo estoy tratando de aplicar las
> funciones de la familia *pply en todo lo que puedo, pero todavía no es
> algo que me surja tan rápidamente o naturalmente al momento de los loops
> como usar for().
> Conozco las ventajas de usar estas funciones y por eso mi intento de
> hacerme de ellas.
>
> Por ejemplo en este problema:
>
> data=matrix(rnorm(100*20),20,100)
> col=sample(1:100,100)
>
> t1=Sys.time()
>
> medias=replicate(1000,{
>sel=sample(1:20,10)
>pareja=sample(sel,100,replace = T)
>ta=Sys.time()
> *recep=NULL**
> ** for(i in 1:100){**
> **n=col[i]**
> **m=pareja[i]**
> **c=data[m,n]**
> **recep=c(recep,c)**
> ** }**
> * tb=Sys.time()
>media=mean(recep)
>tt=tb-ta
>c(media,tt)
> })
>
> t2=Sys.time()
>
> diftime=(t2-t1)[[1]]
>
> sum(medias[2,])/diftime
>
>
> la parte que está en negrita (si usé bien los Sys.time()) me representa
> (hice varias pruebas) aprox un 60% del tiempo total empleado.
>
> Mi pregunta es, para este ejemplo ¿cómo plantearían una solución usando
> funciones *pply?
> Y luego ver cuanto aumenta en el rendimiento del uso del tiempo.
>
> De paso, la salida que obtengo es una matriz de 2 por 1000, cuando sería
> más interesante una matriz de 1000 por 2. Si se usa simplify = F como
> argumento de replicate() resulta en una lista. ¿Existe algún argumento
> que directamente obtenga una matriz de 1000 por 2? (Esto último pensando
> en de repente 10 o 100 de repeticiones y salidas más complejas).
>
>
> Saludos!
>
> --
> Fernando Macedo
>
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