[R-es] Intervalos de confianza de la varianza de los residuos en unmodelo no lineal.-

[Marco Velazquez]

Homocedasticidad o heterocedasticidad

El 1 de abril de 2017, 10:07, <javier.ruben.marcuzzi en gmail.com> escribió:

> Estimado Freddy Omar López Quintero
>
> A ver si comprendo, usted tiene algo como mediciónes con un
> espectrofotómetro donde tiene absorbancias y transmitancias, con varias
> mediciónes alguna de las cuáles pueden ser a 280 nanometros de longitud de
> onda, otras a otra longitud, por ejemplo.
>
> Ahora bien, escribe el modelo estadístico con nls porque el modelo no es
> lineal. El modelo da un error, como todo modelo estadístico, y usted desea
> calcular la variancia de este error, o en otras palabras, la variancia
> residual. Sobre esta un intervalo de confianza.
>
> Mi duda es la siguiente, la varianza residual en su modelo, es homogénea o
> heterogénea, porque yo vi algunos trabajos donde dicen la variancia
> residual es por decir algo 0,09 como si este fuese un valor constante, y
> otros trabajos donde dicen por ejemplo, se realizan mediciónes desde 200 a
> 300 nanometros de longitud de onda (o días desde el inicio de algo hasta la
> finalización), y para 200 la variancia residual es 0,09, para 201 es 0,08,
> para 202 es 0,1.
>
> ¿Usted se encuentra en esta situación donde obtiene una varianza residual
> heterogénea, para cada punto de una curva o un valor constante y luego los
> valores medidos, los estimados por el modelo y el error entre ambos?
>
> ¿Se comprende mi pregunta o duda? Porque en genética el modelo con
> variancia residual heterogénea es mucho mejor que usar una variable
> residual homogénea, pero son muy pocos los que se meten a ese nivel, porque
> hay una medición entre variancias, la variancia “medida” y “residual”,
> donde el cociente es un numerito, pero es uno para toda la curva o uno para
> cada punto de la curva, lógicamente si conozco el valor para cada punto de
> la curva la aplicación es “nada que ver”, en otros términos, la expresión
> del ADN en distinto tiempo y espacio tiene diferencias, si hay una
> variancia residual homogénea, hay una parte que con los mismos datos no se
> detecta, la diferencia es solo al escribir el modelo.
>
> Quizás expongo algo que no le es útil, pero vi muy poco de variancias
> residuales heterogéneas.
>
> Javier Rubén Marcuzzi
>
> De: Freddy Omar López Quintero
> Enviado: viernes, 31 de marzo de 2017 23:22
> Para: r-help-es en r-project.org
> Asunto: [R-es] Intervalos de confianza de la varianza de los residuos en
> unmodelo no lineal.-
>
> Hola amigos,
>
> Supongamos que se quiere ejecutar un modelo no lineal con nls. Pensemos en
> el ejemplo de la ayuda:
>
> DNase1 <- subset(DNase, Run == 1)
> fm1DNase1 <- nls(density ~ SSlogis(log(conc), Asym, xmid, scal), DNase1)
> summary(fm1DNase1)
>
> Aquí se está modelando la densidad óptica de un ensayo relacionada de forma
> no lineal (logística) con (el logaritmo) de la concentración de una
> proteína.
>
> ¿Sabe alguien si existe una función que sirva para calcular un intervalo de
> confianza para la varianza de los errores?
>
> ¡Muchas gracias!
>
>
> --
> «Pídeles sus títulos a los que te persiguen, pregúntales
> cuándo nacieron, diles que te demuestren su existencia.»
>
> Rafael Cadenas
>
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