     Hola Carlos, qué tal. Muchas gracias por tus comentarios. Pongo 
algunas notas más abajo.

El 25/01/12 07:55, Carlos Ortega escribió:
> Hola,
>
> Con el algoritmo "port", ví en la ayuda de nls lo siguiente:
>
> The|algorithm = "port"|code appears unfinished, and does not even 
> check that the starting value is within the bounds. Use with caution, 
> especially where bounds are supplied.

     Había visto esta aclaración en la ayuda, pero como me daba los 
mismos resultados que "default" (excepto para cuando no había 
convergencia) no me había precupado demasiado por eso, aunque lo tenía 
en mente por si me salía algo raro en la estimación de los parámetros. 
Creo entender que el problema principalmente es con los límites 
asignados a los parámetros, que por el momento no estoy asignando, 
aunque tal vez sí sea conveniente puesto que todos los parámetros serían 
mayores a cero.

> Por este mensaje que no ayuda a tener mucha confianza, y por que ya lo 
> habíais estado explorando vosotros es por lo que me decidí a probar 
> otras cosas.
>
> Aunque tengas un mensaje de no-convergencia, como tienes una solución, 
> es de suponer que no será óptima. Si decides utilizarla tendrás que 
> adjunar a tu resultado (al de cada coeficiente) el error (intervalo de 
> confianza), la bondad del ajuste, algún análisis de residuos por si 
> pudieras aplicar alguna transformación, etc. Todo esto lo consigues 
> con funciones que estan en los paquetes nlstools y en nlrwr.
>

     Aquí pasa algo curioso, para el modelo mixto evaluado en SAS por 
los autores del artículo, enuentran convergencia con un valor de SSE = 
229.1, mientras que nls con "port" no encuentra convergencia (debido a 
la tendencia a crecer en el valor de Kiu), sin embargo, el valor final 
que se supone no óptimo tiene un valor de SSE = 157.1 ¿Esto indicaría 
que probablemente el ajuste obtenido en R (aún sin encontrar 
convergencia) es mejor que el obtenido en SAS?

> No he visto tampoco si es posible una representación grafica de la 
> solución ajustada sobre los datos experimentales, que vaya suele 
> aparecer de las primeras evidencias para ver la bondad del ajuste.
>
> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es <http://www.qualityexcellence.es>

     De nuevo muchas gracias por tu ayuda.

     Saludos.

--
     Argel.

	[[alternative HTML version deleted]]

