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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 ...
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.
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.
Las funciones melt y cast del paquete reshape superan estos problemas con un marco conceptual general y son sencillas de manejar; fíjate en la siguiente figura para comprender las transformaciones que realizaremos.
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