Hola,

En ese caso puedes usar cov.wt

cov.wt {stats}R Documentation Weighted Covariance Matrices Description

Returns a list containing estimates of the weighted covariance matrix and
the mean of the data, and optionally of the (weighted) correlation matrix.
Usage

cov.wt(x, wt = rep(1/nrow(x), nrow(x)), cor = FALSE, center = TRUE,
       method = c("unbiased", "ML")




Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es

2011/3/15 José Luis Cañadas <canadasreche@gmail.com>

> Gracias, ya decía yo que era fácil.
>
> Pero ¿qué pasa si en vez de un vector de frecuencias tengo uno de pesos,
> con valores decimales? Lo cual en mi trabajo es lo normal.
>
> Gracias de nuevo
>
> El 15/03/11 12:00, Olivier Nuñez escribió:
>
>  Utilliza rep:
>>
>> x <- 1:4
>> rep(x,times=freq)
>> [1] 1 2 2 3 4 4
>> --  ____________________________________
>>
>> Olivier G. Nuñez
>> Email: onunez@iberstat.es
>> Tel : <%2B34%20663%2003%2069%2009>+34 663 03 69 09
>> Web: http://www.iberstat.es
>>
>> ____________________________________
>>
>>
>>
>>
>> El 15/03/2011, a las 11:40, José Luis Cañadas escribió:
>>
>>  Hola.
>>>
>>> Seguramente es una pregunta un poco tonta, pero no encuentro respuesta.
>>> Si tengo por ejemplo
>>>
>>> x <- 1:4
>>> y <- c(2,1,3,4)
>>> freq <- c(1,2,1,2)
>>>
>>> ¿existe alguna forma en R de obtener la correlación (de pearson , por
>>> ejemplo) de x e y teniendo en cuenta que freq son las frecuencias?
>>>
>>> O también. ¿cómo podría "expandir" estos datos para conseguir que x sea
>>> (1,2,2,3,4,4) e y (2,1,1,3,4,4) ?
>>>
>>>
>>> Gracias..
>>>
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