Apreciado Kenneth,

Basicamente debes crear una funcion que tome como argumento un conjunto de
datos "d" y prediga el valor "y" para los valores de X=(x1,x2,...,xn) que te
interesan. Este proceso lo repites B veces y luego usas quantile (o boot)
para estimar lo que necesitas.  Como menciono abajo, boot() resuelve mucho
de esto.

El IC para el valor especifico podrias estimarlo con BS manteniendo fijos x1
y x2 como en la siguiente funcion que predice el valor medio de "y" cuando
x1 y x2 son fijos. Espero te de una idea:

unvalor <- function(datos, index, x1new, x2new){
     datos <- datos[index, ]
     modelo <- lme(y ~ x1 + x2, data = datos)
      newd <- data.frame(x1 = x1new, x2 = x2new)
      predict(modelo, data = newd)
}

luego usas boot() para obtener el IC:

myboot <- bs(datos, unvalor, R = 1000, x1 = mivalordex1, x2 = mivalordex2)
myboot$t   # para obtener los valores predichos en cada simulacion
myci <- boot.ci(myboot, type = 'basic')
myci   # IC


Podrias ser un poco mas especifico en cuanto los IC para "el valor medio"?
 Te refieres al IC para cada valor predicho de "y" usando el modelo nlme?

Cuidate,
Jorge

*

*
2011/5/12 Kenneth Roy Cabrera Torres <>

> Hola Jorge Iván:
>
> Te pregunto: En un modelo mixto estimado mediante lme() de la biblioteca
> nlme, ¿Cómo sería hacer los intervalos por boostrap para el valor medio
> y para un valor específico?
>
> Porque el "predict()" de los modelos lme no tienen el cálculo
> de los intervalos de confianza.
>
> Muchas gracias por tu ayuda.
>
>
>
> El jue, 12-05-2011 a las 15:01 -0400, Jorge Ivan Velez escribió:
> > 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 Jess David Mosquera <>
> >
> > >
> > > Buenas tardes,
> > > Recurro a ustedes para solicitarles su ayuda con informacin sobre
> paquetes
> > > en R que trabajen el tema de calibracin y prediccin de intervalos de
> > > confianza en regresin no lineal.
> > > Muchas gracias.
> > >
> > > Jess David Mosquera Mosquera
> > > Estudiante Estadstica
> > > Universidad Nacional de Colombia
> > > Sede Medelln
> > > "  Deberamos vivir ms sencillamente para que otros puedan sencillamente
> > > viviR"  - Annimo
> > >
> > >
> > >
> > >
> > >
> > >
> > >
> > >        [[alternative HTML version deleted]]
> > >
> > >
> > > _______________________________________________
> > > R-help-es mailing list
> > > R-help-es@r-project.org
> > > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
> > >
> > >
> >
> >       [[alternative HTML version deleted]]
> >
> > _______________________________________________
> > R-help-es mailing list
> > R-help-es@r-project.org
> > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>
>
>

	[[alternative HTML version deleted]]

