[R-es] Cosinor

[Ana Pérez V.]

Sí, Carlos; pero no consigo averiguar cómo utilizarlo. 

Saludos 


--- El vie, 16/3/12, Carlos J. Gil Bellosta <cgb en datanalytics.com> escribió:

> De: Carlos J. Gil Bellosta <cgb en datanalytics.com>
> Asunto: Re: [R-es] Cosinor
> Para: "Ana Pérez V." <anapv78 en yahoo.es>
> CC: r-help-es en r-project.org
> Fecha: viernes, 16 de marzo, 2012 16:38
> ¿Has mirado el paquete "season"?
> Creo que te puede acercar a la solución.
> 
> Un saludo,
> 
> Carlos J. Gil Bellosta
> http://www.datanaytics.com
> 
> El día 16 de marzo de 2012 16:28, Ana Pérez V. <anapv78 en yahoo.es>
> escribió:
> > Hola, ¿qué tal?:
> >
> > Tengo la siguiente duda:
> >
> > Para el caso del Cosinor Simple:
> >
> > Y = M +  A * cos(2*pi*t/T + phi) + error
> >
> > Cuando T conocido, podemos asumir:
> >
> >  Y = M + beta * X1 + gamma * X2 + error,
> >
> > siendo X1 = cos(2*pi*t/T) y X2 = sin(2*pi*t/T)
> >
> > En este caso (Cosinor simple) el modelado lo llevo a
> cabo del siguiente modo:
> >
> > lm( y ~ X1 + X2)
> >
> > Para el caso de componentes múltiples:
> >
> > Y = M + ∑Aj * cos(2*pi*t/Tj + phij) + error
> >
> > Si Tj conocidos: Y = M + ∑(betaj*X1j + gammaj * X2j)
> + error
> >
> > Modelado:  y ~ x1tot+ x2tot, donde los xtot (x
> totales) resultan de la suma de los parciales (donde cada
> parcial corresponde a un Tj).
> >
> > Sin embargo, en el caso del modelo generalizado
> (componente cuadrática, cúbica, etc.):
> >
> > Y = M + alfa1*t + alfa2*t2 +  (∑Aj * cos(2*pi*t/Tj +
> phij)) + error
> >
> > ¿Qué facilidades ofrece R para el estudio de este
> modelo?. Se hace manualmente?.
> >
> > Gracias.
> >
> > Un saludo.
> >
> >
> > _______________________________________________
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> > R-help-es en r-project.org
> > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>