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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. Instalar y cargar el paquete dplyr.
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 ...
La función summarise es especialmente útil junto con group_by, ya que permite que el nuevo data frame contenga resúmenes estadísticos para cada grupo. El ejemplo siguiente calcula la media de cada columna en función de los grupos de la variable group. library(dplyr) set.seed(9)
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.
Dplyr es uno de los paquetes principales del universo tidyverse, y uno de los más utilizados en R. Sin duda alguna, dplyr es un paquete muy potente, ya que permite manipular datos de forma muy sencilla, tanto para datos de R, como bases de datos (sin saber SQL) o con Spark.
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.
