[R-es] Heterocedasticidad MLEM

[Jimmy Erney Reyes Velasco]

Estimados, muchas gracias por sus recomendaciones, son muy valiosas para mí
en este momento de incertidumbre.
Gracias por tomar su tiempo para intentar interpretar esto.
Seguiré intentando buscar el modelo idóneo y seguro que con esta
información lo lograré.
Gracias 🫂

El vie, 26 de jun. de 2026 2:46 p. m., camilo martinez forero <
camilomartinezcmf using gmail.com> escribió:

> Hola Jimmy,
>
> Espero que te encuentres muy bien.
>
> Descargué tus datos y me puse a hacer análisis exploratorios para entender
> mejor tus dudas. Indudablemente requieres del uso de modelos de efectos
> mixtos porque tienes medidas repetidas por planta. Lo otro es que yo no
> usaría un modelo lineal, implementaría un modelo no lineal de efectos
> mixtos, dado el fenómeno de análisis (acumulación de masa seca en el
> tiempo) es de esperarse que exista heterocedasticidad, incremento de la
> varianza de las observaciones en el tiempo. Yo también trabajo crecimiento
> en árboles, y para su modelación existe una considerable cantidad de
> modelos no lineales que facilita su ajuste, entre los que se encuentran von
> Bertalanffy, logístico, sigmoidal, etc. Dado ese periodo de reducción de
> crecimiento entre los valores de tiempo de 389 y 475, creo que sería
> interesante explorar un modelo bi-logístico, el cual te permite tener ambas
> asíntotas, es decir, la del periodo 389-475 y la que hay al final de las
> observaciones. El ajuste de un modelo no lineal de efectos mixtos se puede
> hacer con la librería nlme de R. Te adjunto un artículo que describe el
> modelo de crecimiento bi-logístico. La ventaja de usar este modelo es que
> podría ajustarse bien al fenómeno que describes, además, permite variación
> de curvas por individuo mediante efectos aleatorios, permite especificar
> funciones de autocorrelación y si finalmente, siguen ocurriendo problemas
> de varianza, se puede ajustar la matriz de varianzas y covarianzas de los
> residuales.
>
> Espero te sirva la sugerencia,
>
> Saludos
>
>
>
>
>
> El vie, 26 jun 2026 a las 12:29, Jimmy Erney Reyes Velasco (<
> jimmyreyesvelasco using gmail.com>) escribió:
>
>> Buenos días, estimados, el siguiente correo lo envío con el objetivo de
>> solicitarles un consejo, tengo un problema desde hace bastante y aún no lo
>> he podido solucionar, es un poco complejo. Esta es la explicación:
>> Hice un muestreo con una especie de planta en el periodo del 2022 hasta
>> el 2024, medí la masa seca de todas las hojas de 32 plantas en 7 periodos,
>> más especificamente, lo que produjo entre los días 0-193, 193-288, 288-389,
>> 389-475, 475-556, 556-660, 660-731. Estas producciones se acumularon a
>> través del tiempo, con el objetivo de estimar la producción de esta
>> especie. El primer problema que surje es la autocorrelación de los residuos
>> debido a que las mismas plantas fueron medidas a través del tiempo, esto lo
>> intenté corregir con un modelo de efectos mixtos. El siguiente problema que
>> es el que más me ha tenido tiempo en esto es la heterocedasticidad de todos
>> los modelos que intento usar, intenté corregirlo con un modelo lineal de
>> efectos mixtos robustos, sin embargo es difícil corregirlo por los
>> siguientes problemas:
>> Las plantas al parecer según mis resultados inhiben su crecimiento entre
>> finales de noviembre y finales de febrero, ya que son los meses que marcan
>> la temporada seca y el momento de mayor probabilidad de heladas. Al parecer
>> es un mecanismo de adaptación. esto hace que se forme "microasíntotas" en
>> el periodo de muestreo, mi hipótesis es que estos periodos de latencia de
>> crecimiento es lo que hacen que ninguno de los modelos cumpla con el
>> supuesto de homocedasticidad. Me interesa mucho la modelación de efectos
>> mixtos, porque así puedo explicar que las tendencias propias de los
>> individuos hace que la producción de masa seca foliar aporta a la
>> variabilidad del modelo, a su vez también quiero demostrar que la temporada
>> seca afecta la producción de masa seca foliar de la roseta de estas
>> plantas, sin embargo ningún modelo hasta el momento se ajusta ni me permite
>> probar mis hipótesis, el otro inconveniente es que no tengo datos
>> propiamente dichos para ese tiempo del microclima, lo que hace difícil
>> ingresar esas variables al modelo.
>> Si alguno supiera una forma de solucionar el problema o forma de manejar
>> el heterocedasticidad y la normalidad de los residuos de estos modelos, se
>> los agradecería muchísimo. Esto permitirá culminar con la publicación de
>> estos resultados que son bastante importantes.
>> Este muestreo fue hecho en Colombia.
>> Adjuntaré los datos por si alguno le gustaría echarle un vistazo.
>> De antemano muchísimas gracias por su atención
>> Saludos
>> Jimmy
>> _______________________________________________
>> R-help-es mailing list
>> R-help-es using r-project.org
>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>>
>
>
> --
> Saludos
>
> ___________________________________________
> Camilo Enrique Martínez Forero
> Ingeniero Forestal
> Magíster en Bosques y Conservación Ambiental
> Universidad Nacional de Colombia
> E-mail: camilomartinezcmf using gmail.com
> ResearchGate:
> https://www.researchgate.net/profile/Camilo-Martinez-43?ev=hdr_xprf
>
>
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