[R-es] covarianza

[Javier Marcuzzi]

Estimados

Creo que por un ejemplo concreto yo comencé con CRAN - Package lme4
(r-project.org) <https://cran.r-project.org/web/packages/lme4/index.html>,
luego fuí aprendiendo el resto, siempre miraba el summary. Por cuestiones
que se complicaban descubrí glmer y nlme, tendría que ver la documentación
actual, pero creo que lme4 incorporó algo de estos últimos. Incluso durante
un tiempo comencé a escribir algo sobre cómo realizar lo mismo en una u
otra librería, lógicamente iniciando con los mismos datos.

Javier Rubén Marcuzzi

El lun, 21 jun 2021 a las 13:27, José Trujillo Carmona (<trujillo using unex.es>)
escribió:

> ¡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
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