[R-es] covarianza

[José Trujillo Carmona]

¡Ah! Y si hay problemas serios con la distribución de los residuos más 
allá de lo que los modelos generalizados o la transformación de 
variables pueden resolver, queda la función rfit del paquete Rfit.

Un saludo.


El 21/6/21 a las 18:16, José Trujillo Carmona escribió:
> Sí
>
> La función lm del paquete stats con sus mútiples opciones es muy 
> específica.
>
> De hecho el modelo de covarianza es el modelo lineal completo en el 
> que la variable respuesta depende de regresores que son tanto 
> variables cualitativas (factores) como cuantitativas (covariables). 
> "lm" son las iniciales de "linear model" y es específico para este 
> modelo.
>
> Si las variables regresoras son de naturaleza aleatoria además de 
> fijada, o incluso si los regresores son solo variables aleatoria, 
> entonces la función puede ser lme4 del paquete lmer.
>
> Si la linealidad está comprometida, además de la presencia de 
> regresores de naturaleza aleatoria puede recurrirse a los paquetes 
> glmer y nlme.
>
> Salud.
>
>
> El 21/6/21 a las 17:57, Amable Moreno escribió:
>> Quisiera saber, si existe algún paquete de R específico para los modelos
>> lineales, en particular el modelo de covarianza
>>
>>     [[alternative HTML version deleted]]
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