Estimados Usuarios de R
                                      mi nombre es Gustavo Giménez soy un
adepto neófito en el uso de R,  estoy trabajando en curvas de crecimiento de
frutos de peral, ajustando modelos no lineales, específicamente modelos
logísticos de tercera parametrización. Inicialmente, la estimación de los
parámetros los realizaba mediante el  método de mínimos cuadrados(trabajando
con la función nls del paquete stats), y luego obtenía la primer derivada de
la función  (función deriv en R) ya que la tasa de crecimiento era de mi
interés como así también la segunda derivada. Además de calcular la bondad
del ajuste mediante R^2( que si bien no es del todo adecuado para los
modelos no lineales lo exigen al momento de publicar),criterios de Akaike y
Bayesiano y medidas de no linealidad (función rms.curv del paquete MASS).
                                      Dado que las mediciones sobre los
frutos se realizan en los mismos frutos marcados a lo largo de todo el ciclo
de crecimiento se evidencia la dependencia de los datos( medidas repetidas o
datos longitudinales) y la utilización de modelos no lineales mixtos capaces
de modelar dicha correlación. *Mi consulta es*:

el paquete a utilizar es nlme? existen otros paquetes?
la función a utilizar dentro de mencionado paquete es nlme?

*(continuando con la consulta y aprovechando un ejemplo de R muy semejante a
mi caso)*

Teniendo en cuenta el ejemplo de crecimiento de pinos Loblolly (un marco de
datos con tres columnas, la primera denominada Height posee la altura de los
pinos en pies (FT), la segunda columna Age, edad de los pinos en años
(Years) y por último la columna Seed, que agrupa a los pinos de acuerdo a la
fuente de semillas),  que proporciona el paquete datasets y utilizando la
función nlme del paquete homónimo . Aleatorizando la asíntota superior, las
salidas son:



> fm1 <- nlme (height ~ SSasymp(age, Asym, R0, lrc),

+ data=Loblolly,

+ fixed =Asym + R0 + lrc ~1,

+ random = Asym ~ 1,

+ start = c(Asym= 103, R0 = -8.5, lrc = -3.3))



> summary(fm1)

Nonlinear mixed-effects model fit by maximum likelihood

  Model: height ~ SSasymp(age, Asym, R0, lrc)

 Data: Loblolly

       AIC      BIC    logLik

  239.4856 251.6397 -114.7428





*Random effects:*

 Formula: Asym ~ 1 | Seed



                 Asym            Residual

StdDev:   3.650642    0.7188625



Fixed effects: Asym + R0 + lrc ~ 1

           Value          Std.Error    DF    t-value      p-value

Asym  101.44960  2.4616951  68    41.21128        0

R0      -8.62733     0.3179505  68   -27.13420        0

lrc       -3.23375     0.0342702  68   -94.36052        0



 Correlation:

    Asym   R0

R0   0.704

lrc -0.908 -0.827



Standardized Within-Group Residuals:

        Min          Q1         Med          Q3         Max

-2.23601930 -0.62380854  0.05917466  0.65727206  1.95794425



Number of Observations: 84

 mi consulta es como extraer las matrices de correlación del individuo entre
sí (dado que la matriz de la salida es una matriz de correlación de
parámetros)? como extraer las matrices de varianza covarianza del error?

para comparar entre distintos modelos: ¿existe alguna función en R para
realizar el test de razón de verosimilitud?

Desde ya agradezco a la comunidad hispanohablante toda contribución respecto
de mi consulta. Y espero haber sido lo suficientemente claro.

Mis más cordiales saludos
-- 
Ing. Agr. Gustavo Giménez
Becario de Perfeccionamiento en  Investigación
Facultad de Ciencias Agrarias
U.N.Co.

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