Publications by Nicolas Martínez Ramos
GAT - REGR. LOGISTICA CLASE LATENTE
Analisis asociaciones - perfiles GAT Tranformacion variables a dicotomicas library(readxl) GAT <- read_excel("GAT.xlsx") # cargue base de datos library(dplyr) GAT <- GAT %>% filter(EstadoCancer != "No sabe") #se excluyen los registros que no saben su estadio de cancer GAT$Nestadocancer <- ifelse(GAT$EstadoCancer %in% c("Con metástasis a otro...
681 sym R (23784 sym/34 pcs) 3 img 2 tbl
Salidas analisis estadistico
Base de datos library(readr) BASE <- read_csv("EpidemiologicalClini_DATA_LABELS_2024-12-03_1129.csv") ## New names: ## Rows: 247 Columns: 347 ## ── Column specification ## ──────────────────────────────────────────────────────── D...
424 sym R (57558 sym/34 pcs) 2 tbl
Entregable MP 13/11/2024
Preparación base de datos Codificación variable tratamiento y edad Codificación variable ocupación Codificación variable religión Diagnósticos Recodificando tipo de MAC no detectable con una sola variable Rocidificando el tipo de MAC acorde a las nuevas agrupaciones library(readxl) GAT <- read_excel("GAT.xlsx") Primero se verifica que ek ...
1896 sym R (13648 sym/25 pcs) 5 img 6 tbl
TG1
Escenario unidimensional 4- 7 opciones n = 100 Se establece la primera matriz de correlación 4x4 alta library(LikertMakeR) #library for create the initial cor matrix items <- 4 # 4 variable per factor alpha <- 0.999 # alpha for higher correlations variance <- 0.15 set.seed(141) cor_matrix141 <- makeCorrAlpha(items = items, alpha = alpha, va...
1599 sym R (21426 sym/35 pcs) 1 img
Comparacion matrices 2
Escenario unidimensional 4- 7 opciones n = 100 Se establece la primera matriz de correlación 4x4 alta library(LikertMakeR) #library for create the initial cor matrix items <- 4 # 4 variable per factor alpha <- 0.25 # alpha for LOWER correlations variance <- 0.3 set.seed(142) cor_matrix142 <- makeCorrAlpha(items = items, alpha = alpha, varia...
1598 sym R (21139 sym/34 pcs) 1 img
2 Entrega María Paula
Preparación base de datos Codificación variable tratamiento y edad Codificación variable ocupación Codificación variable religión Diagnósticos Recodificando tipo de MAC no detectable con una sola variable Rocidificando el tipo de MAC acorde a las nuevas agrupaciones library(readxl) GAT <- read_excel("GAT.xlsx") #se unifican las variables...
361 sym R (9135 sym/10 pcs) 9 tbl
Resumen 1 TG
Resultados globales medidas precisión y exactitud cada método library(readxl) SUMMARY <- read_excel("SUMMARY.xlsx") df_global <- data.frame( Metodo = c("PA", "MAP", "EGA", "KP_mc", "KP_mcm", "KP"), mPC = numeric(6), mMBE = numeric(6), mMAE = numeric(6) ) df_global[1, 2] <- mean(c(SUMMARY$PC_pasp, SUMMARY$PC_pasp)) df_glo...
1087 sym R (29031 sym/17 pcs) 7 img 5 tbl
Entregable MP 30/09/2024
Tratamientos recibidos library(readxl) GAT <- read_excel("GAT.xlsx") #se unifican las variables antes y después del diagnóstico por tipo de tratamiento. library(dplyr) GAT <- GAT %>% mutate(QUIM = ifelse(AQuimioTerSiste == "Checked" | BQuimioTerSiste == "Checked", 1, 0)) %>% mutate(RAD = ifelse(ARadio == "Checked" | BRadio == "Check...
348 sym R (8858 sym/17 pcs) 3 img 6 tbl
250, 8 , 4
2 factors, 8 items, 4 options Simulating the correlation matrix library(LikertMakeR) #library for create the initial cor matrix items281 <- 8 # 4 items per factor alpha281 <- 0.99 # alpha for higher correlations variance281 <- 0.3 set.seed(281) cor_matrix281 <- makeCorrAlpha(items = items281, alpha = alpha281, variance = variance281) ## corre...
920 sym R (12402 sym/23 pcs)
100, 8, 4
2 factors, 8 items, 4 options Simulating the correlation matrix library(LikertMakeR) #library for create the initial cor matrix items281 <- 8 # 4 items per factor alpha281 <- 0.99 # alpha for higher correlations variance281 <- 0.3 set.seed(281) cor_matrix281 <- makeCorrAlpha(items = items281, alpha = alpha281, variance = variance281) ## corre...
920 sym R (12388 sym/23 pcs)