Buenas noches Gustavo,
2009/7/12 Ing. Agr. Gustavo Giménez <>

> 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?


Para lo que describes, si.


> existen otros paquetes?


Entre otros:

 http://cran.r-project.org/web/packages/glmmAK/index.html
 http://cran.r-project.org/web/packages/lme4/index.html
 http://cran.r-project.org/web/packages/nlmeODE/index.html
 http://cran.r-project.org/web/packages/PSM/index.html

Otra posibilidad es usar regresión cuantil para datos longitudinales
(libreria quantreg), pero no estoy seguro de si esta permite ajustar modelos
mixtos. Una pequeña búsqueda establece que si:
http://portal.acm.org/citation.cfm?id=1032098  :-)



> la función a utilizar dentro de mencionado paquete es nlme?


Sólo si tu objetivo es hacer modelos mixtos no lineales y decides usar la
libreria 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:
>


[Ejemplo omitido]


 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?


Recuerda que la estructura de cualquier objeto en R puede obtenerse via
str(tuobjetoaqui). En tu ejemplo,

str(fm1)

sería más que suficiente. Otra opción es utilizar names() despues de usar el
summary() de tu modelo:

names(summary(fm1))

para obtener el nombre de las componentes que se encuentran en fm1 y luego
extraerlas via el operador $.

Esta es una posibilidad:

# Correlación de los efectos fijos
 summary(fm1)$corFixed

# La varianza
 summary(fm1)$varFix


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


Si. Esto puede realizarse a través de la función anova() que realiza la
prueba LRT <http://en.wikipedia.org/wiki/Likelihood-ratio_test>

<http://en.wikipedia.org/wiki/Likelihood-ratio_test> anova(modelo1, modelo2)

Si mal no recuerdo, ambos modelos deben ser ajustados via MLE.


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


Si, si fuiste lo suficientemente claro. Y el ejemplo AYUDO MUCHISIMO!  :-)

Espero sea de utilidad,

Jorge Ivan Velez


>
>
> Mis más cordiales saludos
> --
> Ing. Agr. Gustavo Giménez
> Becario de Perfeccionamiento en  Investigación
> Facultad de Ciencias Agrarias
> U.N.Co.
>
>        [[alternative HTML version deleted]]
>
>
> _______________________________________________
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> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>
>

	[[alternative HTML version deleted]]

