Jesus,

Mi experiencia es poca en este tipo de modelos, pero podrias comenzar
dandole una mirada a "nls2" (ver [1]), en particular a la funcion "nls".  Si
tienes una variable respuesta "y", covariables X = (x1, ..., xk) en un
data.frame() llamado "tusdatos" y quieres estimar los parametros de una
funcion f(X) tal que y = f(X), entonces lo siguiente podria darte una idea:

library(nls2)
modelo <- nls(y ~ f(x1, x2, ..., xn), data = tusdatos)
predict(as.lm(modelo), interval = "confidence")  # para intervalos de
confianza
predict(as.lm(modelo), interval = "prediction")  # para intervalos de
prediccion

Otra alternativa es usar bootstrap. Basicamente debes aplicar muestreo sobre
"y" en tus datos manteniendo las X's fijas, ajustar el modelo no lineal
sobre estos "nuevos" datos y luego calcular los valores predichos.
Finalmente repites el proceso B veces y calculas los percentiles alpha/2 y
1-alpha/2 para cada valor de "y" basado en esas B replicas. Una manera
sencilla de hacer todo este proceso es usando la funcion "boot" que se
encuentra en el paquete con el mismo nombre:

require(boot)
?boot

En stats la funcion "simulate" puede servirte tambien.  A traves de ella
podrias simular un vector de respuestas y* basado en el modelo ajustado y
finalmente calcular los percentiles. Puedes encontrar mas informacion en
?simulate

Un saludo,
Jorge Ivan Velez

[1]  http://cran.r-project.org/web/packages/nls2/


2011/5/12 Jesús David Mosquera <>

>
> Buenas tardes,
> Recurro a ustedes para solicitarles su ayuda con información sobre paquetes
> en R que trabajen el tema de calibración y predicción de intervalos de
> confianza en regresión no lineal.
> Muchas gracias.
>
> Jesús David Mosquera Mosquera
> Estudiante Estadística
> Universidad Nacional de Colombia
> Sede Medellín
> "  Deberíamos vivir más sencillamente para que otros puedan sencillamente
> viviR"  - Anónimo
>
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