Re: [R-es] consulta graficas para GLM
Hola. Prueba con el en�simo paquete de R , effects, algo asi. library(effects) efectos - allEffects(glm6) plot(efectos) Saludos El 06/08/15 a las 09:09, Luis Fernando Garc�a escribi�: Estimados amigos y expertos del R, Les escribo para hacerles una pregunta que parece un poco sencilla pero me ha costado mucho. Estoy tratando de graficar los datos correspondientes a tasas de consumo de algunos organismos cuando est�n expuestos o no expuestos a un qu�mico sobre tres tipos de presa. Por definici�n, deb�a ajustar los datos a un glm con distribuci�n gama. Las gr�ficas pueden ser 1) dos gr�ficos correspondientes a expuesto o no expuesto ( representado con 0 y 1) y cada uno con tres l�neas (correspondientes a tres presas) o 2) realizar tres gr�ficos (correspondientes a cada tipo de presa), con dos l�neas (expuesto vs no expuesto). Las l�neas deber�an ser generadas empleando la funci�n predict. Para graficar estaba pensando dividir los datos con subset y ajustar un modelo para poder graficar cada l�nea pero no se si sea v�lido. La otra opci�n es graficar los datos como les mencion� anteriormente a partir del primer modelo, pero no he encontrado nada de informaci�n al respecto. Si alguno pudiera proveerme alguna colaboraci�n o sabe donde puedo encontrar informaci�n sobre como hacer este tipo de gr�fico estar�a muy agradecido. Saludos! PS: Adjunto el set de datos porque es muy largo #Este es el script todoslosdatos = read.table(TODOS POLIOSTOMA.txt, header=T) Exposici�n1=factor(todoslosdatos$Exposici�n) str(todoslosdatos) attach(todoslosdatos) names(todoslosdatos) glm6=glm(Consumo1 ~ I(1/Densidad) +Exposici�n1 + Presa, family = Gamma) summary(glm6) par(mfrow=c(2,2)) plot(glm6) anova(glm6,test=Chisq) summary(glm6) library(multcomp) compexp - glht(glm6, mcp(Exposici�n1 = Tukey, covariate_average = TRUE)) summary(compexp) plot(Densidad,Consumo1,type=n) ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
Re: [R-es] consulta graficas para GLM
Supongo que si quieres hacer el gr�fico 1, puedes hacer esto. efectos - Effect(c(Presa, Exposici�n1), glm6 ) plot(efectos) El 06/08/15 a las 09:09, Luis Fernando Garc�a escribi�: Estimados amigos y expertos del R, Les escribo para hacerles una pregunta que parece un poco sencilla pero me ha costado mucho. Estoy tratando de graficar los datos correspondientes a tasas de consumo de algunos organismos cuando est�n expuestos o no expuestos a un qu�mico sobre tres tipos de presa. Por definici�n, deb�a ajustar los datos a un glm con distribuci�n gama. Las gr�ficas pueden ser 1) dos gr�ficos correspondientes a expuesto o no expuesto ( representado con 0 y 1) y cada uno con tres l�neas (correspondientes a tres presas) o 2) realizar tres gr�ficos (correspondientes a cada tipo de presa), con dos l�neas (expuesto vs no expuesto). Las l�neas deber�an ser generadas empleando la funci�n predict. Para graficar estaba pensando dividir los datos con subset y ajustar un modelo para poder graficar cada l�nea pero no se si sea v�lido. La otra opci�n es graficar los datos como les mencion� anteriormente a partir del primer modelo, pero no he encontrado nada de informaci�n al respecto. Si alguno pudiera proveerme alguna colaboraci�n o sabe donde puedo encontrar informaci�n sobre como hacer este tipo de gr�fico estar�a muy agradecido. Saludos! PS: Adjunto el set de datos porque es muy largo #Este es el script todoslosdatos = read.table(TODOS POLIOSTOMA.txt, header=T) Exposici�n1=factor(todoslosdatos$Exposici�n) str(todoslosdatos) attach(todoslosdatos) names(todoslosdatos) glm6=glm(Consumo1 ~ I(1/Densidad) +Exposici�n1 + Presa, family = Gamma) summary(glm6) par(mfrow=c(2,2)) plot(glm6) anova(glm6,test=Chisq) summary(glm6) library(multcomp) compexp - glht(glm6, mcp(Exposici�n1 = Tukey, covariate_average = TRUE)) summary(compexp) plot(Densidad,Consumo1,type=n) ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
Re: [R-es] Duda interpolación (package ' gstat ')
Hola de nuevo, Un par de detalles técnicos... Antes de nada comentar que el paquete gstat no es computacionalmente muy eficiente calculando las predicciones kriging (calcula el estimador mcg de la tendencia utilizando la expresión explícita, etc...), entre otras cosas requiere la factorización de la matriz de varianzas covarianzas y pueden aparecer problemas numéricos. Es bien conocido que con el modelo gaussiano de variograma pueden aparecer estas inestabilidades (puede ser muy plano en saltos pequeños y como consecuencia la matriz de covarianzas es semidefinida positiva pero no 'estrictamente' definida positiva - en esto influye el redondeo...). Mi recomendación sería que probases con otro modelo de variograma y que compartas el gráfico del ajuste... Un saludo, Rubén. P.D. Cuidado también con el sesgo en la estimación del variograma a partir de los residuos (e.g. Fernandez-Casal R. and Francisco-Fernandez M. (2014) Nonparametric bias-corrected variogram estimation under non-constant trend, Stoch. Environ. Res. Ris. Assess, 28, 1247-1259), aunque si tu objetivo final es la predicción no te preocupes demasiado (no deberías fiarte de las varianzas kriging)... El 06/08/2015 a las 17:40, Freddy Omar López Quintero escribió: Hola Marcos, ¿El problema persiste si pruebas con un subconjunto de los datos? Saludos. 2015-08-06 12:34 GMT-03:00 Marcos Bermejo markbermej...@hotmail.com: Sale plano sí. Ya se que sin tener los datos y el código es un poco difícil, pero es que mis datos ocupan mucho, es imposible. Seguiré mirando por internet. Muchas gracias Rubén. Un saludo, To: r-help-es@r-project.org From: rubenfca...@gmail.com Date: Thu, 6 Aug 2015 14:21:47 +0200 Subject: Re: [R-es] Duda interpolación (package ' gstat ') Hola Marcos, Parece que el problema es con el ajuste del variograma (sale plano?), sin más información no se exactamente que puede estar pasando... Si me envías el código completo y los datos lo miro con más detalle (e incluso te doy una alternativa no paramétrica con el paquete npsp). Un saludo, Rubén. El 04/08/2015 a las 11:24, Marcos Bermejo escribió: Hola, # Hacemos el KED. Ver funci�n krige(): KED.rad - krige( formula=pluvPcp~layer, # covariable - radar locations=lluvia.rad.pluv.spdf, newdata=radarGrid, # podr�a ser cualquier objeto Spatial model=v.fit,# modelo de semivariograma. maxdist=Inf ) Esta es la funci�n que me interpola los datos de lluvia. El error que me da es: solve.c, line 88: singular matrix in function Usolve() lufactor.c, line 208: singular matrix in function m_inverse() Error in predict.gstat(g, newdata = newdata, block = block, nsim = nsim, : m_inverse In addition: Warning message: In fit.variogram(vg.aux, model = vgm(psill = 0.1, model = Gau, : Warning: singular model in variogram fit Mi funci�n del variograma es : v.fit - fit.variogram(vg.aux, model=vgm(psill=0.15, model='Gau', range=5000, nugget=0.05)) �Alguien me podr�a ayudar? Gracias de antemano. Un saludo, [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es [[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-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
[R-es] consulta graficas para GLM
Estimados amigos y expertos del R, Les escribo para hacerles una pregunta que parece un poco sencilla pero me ha costado mucho. Estoy tratando de graficar los datos correspondientes a tasas de consumo de algunos organismos cuando están expuestos o no expuestos a un químico sobre tres tipos de presa. Por definición, debía ajustar los datos a un glm con distribución gama. Las gráficas pueden ser 1) dos gráficos correspondientes a expuesto o no expuesto ( representado con 0 y 1) y cada uno con tres líneas (correspondientes a tres presas) o 2) realizar tres gráficos (correspondientes a cada tipo de presa), con dos líneas (expuesto vs no expuesto). Las líneas deberían ser generadas empleando la función predict. Para graficar estaba pensando dividir los datos con subset y ajustar un modelo para poder graficar cada línea pero no se si sea válido. La otra opción es graficar los datos como les mencioné anteriormente a partir del primer modelo, pero no he encontrado nada de información al respecto. Si alguno pudiera proveerme alguna colaboración o sabe donde puedo encontrar información sobre como hacer este tipo de gráfico estaría muy agradecido. Saludos! PS: Adjunto el set de datos porque es muy largo #Este es el script todoslosdatos = read.table(TODOS POLIOSTOMA.txt, header=T) Exposición1=factor(todoslosdatos$Exposición) str(todoslosdatos) attach(todoslosdatos) names(todoslosdatos) glm6=glm(Consumo1 ~ I(1/Densidad) +Exposición1 + Presa, family = Gamma) summary(glm6) par(mfrow=c(2,2)) plot(glm6) anova(glm6,test=Chisq) summary(glm6) library(multcomp) compexp - glht(glm6, mcp(Exposición1 = Tukey, covariate_average = TRUE)) summary(compexp) plot(Densidad,Consumo1,type=n) Especie Presa Exposición DensidadConsumo1 poliostoma hormiga 0 1 2 poliostoma hormiga 0 1 2 poliostoma hormiga 0 1 2 poliostoma hormiga 0 1 2 poliostoma hormiga 0 1 4 poliostoma hormiga 0 3 3 poliostoma hormiga 0 3 6 poliostoma hormiga 0 3 3 poliostoma hormiga 0 3 8 poliostoma hormiga 0 3 3 poliostoma hormiga 0 5 4 poliostoma hormiga 0 5 2 poliostoma hormiga 0 5 2 poliostoma hormiga 0 5 2 poliostoma hormiga 0 5 5 poliostoma hormiga 0 10 6 poliostoma hormiga 0 10 4 poliostoma hormiga 0 10 6 poliostoma hormiga 0 10 4 poliostoma hormiga 0 10 3 poliostoma hormiga 0 15 5 poliostoma hormiga 0 15 3 poliostoma hormiga 0 15 3 poliostoma hormiga 0 15 4 poliostoma hormiga 0 15 4 poliostoma grillo 0 1 2 poliostoma grillo 0 1 3 poliostoma grillo 0 1 4 poliostoma grillo 0 1 3 poliostoma grillo 0 1 2 poliostoma grillo 0 3 3 poliostoma grillo 0 3 3 poliostoma grillo 0 3 2 poliostoma grillo 0 3 2 poliostoma grillo 0 3 2 poliostoma grillo 0 5 3 poliostoma grillo 0 5 4 poliostoma grillo 0 5 2 poliostoma grillo 0 5 2 poliostoma grillo 0 5 3 poliostoma grillo 0 10 3 poliostoma grillo 0 10 3 poliostoma grillo 0 10 2 poliostoma grillo 0 10 4 poliostoma grillo 0 10 2 poliostoma grillo 0 15 2 poliostoma grillo 0 15 2 poliostoma grillo 0 15 2 poliostoma grillo 0 15 3 poliostoma grillo 0 15 4 poliostoma lepidoptero 0 1 3 poliostoma lepidoptero 0 1 2 poliostoma lepidoptero 0 1 3 poliostoma lepidoptero 0 1 3 poliostoma lepidoptero 0 1 4 poliostoma lepidoptero 0 3 4 poliostoma lepidoptero 0 3 5 poliostoma lepidoptero 0 3 2 poliostoma lepidoptero 0 3 9 poliostoma lepidoptero 0 3 5 poliostoma lepidoptero 0 5 4 poliostoma lepidoptero 0 5 4 poliostoma lepidoptero 0 5 2 poliostoma lepidoptero 0 5 5 poliostoma lepidoptero 0 5 5 poliostoma lepidoptero 0 10 7 poliostoma lepidoptero 0 10 6 poliostoma lepidoptero 0 10 6 poliostoma lepidoptero 0 10 4 poliostoma lepidoptero 0 10 7 poliostoma lepidoptero 0 15 6 poliostoma lepidoptero 0 15 9 poliostoma
Re: [R-es] Duda interpolación (package ' gstat ')
Hola Marcos, Parece que el problema es con el ajuste del variograma (sale plano?), sin más información no se exactamente que puede estar pasando... Si me envías el código completo y los datos lo miro con más detalle (e incluso te doy una alternativa no paramétrica con el paquete npsp). Un saludo, Rubén. El 04/08/2015 a las 11:24, Marcos Bermejo escribió: Hola, # Hacemos el KED. Ver funci�n krige(): KED.rad - krige( formula=pluvPcp~layer, # covariable - radar locations=lluvia.rad.pluv.spdf, newdata=radarGrid, # podr�a ser cualquier objeto Spatial model=v.fit,# modelo de semivariograma. maxdist=Inf ) Esta es la funci�n que me interpola los datos de lluvia. El error que me da es: solve.c, line 88: singular matrix in function Usolve() lufactor.c, line 208: singular matrix in function m_inverse() Error in predict.gstat(g, newdata = newdata, block = block, nsim = nsim, : m_inverse In addition: Warning message: In fit.variogram(vg.aux, model = vgm(psill = 0.1, model = Gau, : Warning: singular model in variogram fit Mi funci�n del variograma es : v.fit - fit.variogram(vg.aux, model=vgm(psill=0.15, model='Gau', range=5000, nugget=0.05)) �Alguien me podr�a ayudar? Gracias de antemano. Un saludo, [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
Re: [R-es] Duda interpolación (package ' gstat ')
Sale plano sí. Ya se que sin tener los datos y el código es un poco difícil, pero es que mis datos ocupan mucho, es imposible. Seguiré mirando por internet. Muchas gracias Rubén. Un saludo, To: r-help-es@r-project.org From: rubenfca...@gmail.com Date: Thu, 6 Aug 2015 14:21:47 +0200 Subject: Re: [R-es] Duda interpolación (package ' gstat ') Hola Marcos, Parece que el problema es con el ajuste del variograma (sale plano?), sin más información no se exactamente que puede estar pasando... Si me envías el código completo y los datos lo miro con más detalle (e incluso te doy una alternativa no paramétrica con el paquete npsp). Un saludo, Rubén. El 04/08/2015 a las 11:24, Marcos Bermejo escribió: Hola, # Hacemos el KED. Ver funci�n krige(): KED.rad - krige( formula=pluvPcp~layer, # covariable - radar locations=lluvia.rad.pluv.spdf, newdata=radarGrid, # podr�a ser cualquier objeto Spatial model=v.fit,# modelo de semivariograma. maxdist=Inf ) Esta es la funci�n que me interpola los datos de lluvia. El error que me da es: solve.c, line 88: singular matrix in function Usolve() lufactor.c, line 208: singular matrix in function m_inverse() Error in predict.gstat(g, newdata = newdata, block = block, nsim = nsim, : m_inverse In addition: Warning message: In fit.variogram(vg.aux, model = vgm(psill = 0.1, model = Gau, : Warning: singular model in variogram fit Mi funci�n del variograma es : v.fit - fit.variogram(vg.aux, model=vgm(psill=0.15, model='Gau', range=5000, nugget=0.05)) �Alguien me podr�a ayudar? Gracias de antemano. Un saludo, [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es [[alternative HTML version deleted]] ___ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
