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20 Paquete MASS. El paquete MASS de Ripley se utiliza para estimar modelos glmm por medio de Penalized Quasi-Likelihood (PQL). Al visitar este enlace se encontrará la página de apoyo del paquete, allí se puede consultar el manual de referencia y las viñetas.
Dos de las tareas más comunes que realizará en el análisis de datos son agrupar y resumir datos. Afortunadamente, el paquete dplyr en R le permite agrupar y resumir datos rápidamente. Este tutorial proporciona una guía rápida para comenzar con dplyr.
Puede aplicarse promedio mean(), mediana median(), desviación estándar sd(), varianza var(), suma sum(), mínimo min(), máximo max(), además de cualquier función existente o creada siempre y cuando el resultado de dichas funciones sea un único valor (es decir, un vector de un elemento).
La función describe (en el paquete psych) es un poco diferente, y en realidad solo pretende ser útil cuando tus datos son escala de intervalo o ratio.
La función summarise (o summarize) se utiliza para agregar y resumir datos. Es especialmente útil para resumir datos en una única fila por grupo, ofreciendo varios resúmenes estadísticos o cálculos para cada grupo. Esta función crea un nuevo data frame con las estadísticas de resumen especificadas.
Si hay datos atípicos o influyentes, puede ser recomendable emplear regresión lineal robusta, por ejemplo mediante la función rlm del paquete MASS. En el ejemplo anterior, se observa claramente heterogeneidad de varianzas y falta de normalidad.
Este curso se centra en las capacidades, modelos y conjuntos de datos disponibles dentro del paquete MASS en R. A lo largo del camino, obtendrá conocimientos sobre la estimación de las probabilidades de supervivencia y el trabajo con las tasas de peligro en el modelo multiestatal.
