[R-es] (sin asunto)

[Carlos Ortega]

Hola Manuel,

Resolver el punto de corte de forma analítica implicaría el tener ajustada
cada densidad también de forma analítica.
Una alternativa que se me ocurre es la siguiente:

   - Con la función "density()" ajustar la densidad de las presencias y las
   ausencias.
      - Con esta función (del paquete base) obtienes los valores x e y.
      Seguro que dentro del objeto de ggplot también está, pero con "density()"
      acceder a esos valores es mucho más sencillo.
   - Esos valores x, y de cada densidad, los puedes ajustar con una función
   polinómica, o vaya si conoces el tipo de función analítica a la que se
   debieran de ajustar, puedes ajustar los valores a esos datos (función
   "nls()" ).
      - Y teniendo ya las funciones analíticas el problema se reduce a
      solucionar el sistema de ecuaciones para encontrar los puntos de corte
      (función "solve()").

Vaya, es un tanto elaborado, pero con un par de funciones sencillas, se
puede automatizar todo esto. :-).

Gracias,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es

El lun., 24 ago. 2020 a las 14:17, Manuel Mendoza (<
mmendoza using fulbrightmail.org>) escribió:

> Buenas tardes, tengo una variable bimodal (*var)*, de presencias y
> ausencias (1s y 0s) y otra variable, *prob*, con las probabilidades que
> le asigna un modelo (entre 0 y 1).
> Con: *ggplot(Preds, aes(x=prob, fill= var )) + geom_density(alpha=.3)*
> obtengo la distribución de las presencias y de las ausencias, por
> separado, en función del valor de probabilidad asignado. Las dos curvas se
> cruzan en un punto. ¿Sabéis si hay forma de averiguar el valor de *prob* de
> ese punto analíticamente?
> Gracias,
> Manuel
> [image: image.png]
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> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
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Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es

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