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  1. 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.

  2. 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. Instalar y cargar el paquete dplyr.

  3. Por qué sí, sí lo haría. Tanto es así que ambas funciones existen. La función summary está en el paquete base, por lo que viene con cada instalación de R. La función describe es parte del paquete psych, que cargamos anteriormente en el capítulo.

  4. 6.9. Resúmenes estadísticos. Realizar resúmenes estadísticos es uno de los grandes motivos de aprender a trabajar con pipelines. 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 ...

  5. 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. Aparentemente no hay observaciones influyentes (a posteriori) aunque si algún dato atípico.

  6. El paquete gt se enfoca en simplificar la creación de tablas de visualización con un aspecto atractivo. Es importante distinguir entre las tablas de datos (por ejemplo, tibbles, data.frames, etc.) y aquellas tablas que encontrarías en una página web, un artículo de revista o en una revista en sí. Estas tablas también pueden ser llamadas ...

  7. El paquete de estadísticas en R es un conjunto de funciones y datos que se pueden usar para realizar cálculos estadísticos y gráficos. El paquete de estadísticas en R incluye una gran cantidad de funciones y datos, y es compatible con muchos otros paquetes de software. Herramientas para usar el paquete de estadísticas en R.