Buenas tardes Nahuel,
Una manera de calcularlo es via bootstrap. Solo necesitas una función que
estime el máximo global de la 2a derivada y luego, utilizando la libreria
boot, reproducir los resultados usando muestras aleatorias de tus datos
originales.

Este es un ejemplo:

# Librerias
require(pspline)
require(boot)

# Datos
data(cars)
attach(cars)

# Función para calcular el máximo de la 2a derivada
# Los argumentos son d (los datos)
#                               index (para el boostrap SOLAMENTE)
#                               k (el orden de la derivada) -- por defecto k
= 2

foo <- function(d, index, k = 2){
          ds <- d[index,]
          fit <- sm.spline(ds$speed, ds$dist)  # debes cambiar esta linea
con tus datos
          deriva <- predict(fit, deriv = k)
          max(deriva$y)
          }

# Bootstrap
res <- boot(cars, foo, R = 1000)  # esto toma un poco de tiempo
plot(res)
quantile(res$t, probs = c(0.025, 0.975))
#  2.5%     97.5%
#  64.71799 103.82926

Para mayor información puedes leer la ayuda en ?boot una vez cargas la
libreria boot.

Espero sea de utilidad,

Jorge Ivan Velez


2009/7/10 Nahuel farias <>

> Hola a todos
>
> Alguien sabe cómo puedo determinar maximos globalespara la derivada
> 2da de un "sm.spline" y un intervalo de confianza para ese maximo?
>
> Muchas gracias
>
> --
> Lic. Nahuel E. Farias
> Laboratorio de Invertebrados
> Departamento de Biología
> Facultad de Ciencias Exactas y Naturales,
> Universidad Nacional de Mar Del Plata, CC 1245, CP 7600 Mar del Plata,
> Argentina
> Tel. + 54 - 0223 - 4752426 (Int. 466)
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