Gracias Kjetil Bronchmann Halvorsen

Si, usted tiene razón, yo cuándo leo los datos por primera vez realizo plot(data.frame), y en algunas oportunidades aparecen cosas curiosas o interesantes, luego algún test o conocimientos previos sobre la distribución (modelo, etc.), sin embargo pienso que debe haber alguna forma donde automáticamente analice los histogramas (data.frame), dando como resultado la distribución más probable.

Pensé en esto porque charlando con un colega me comentaba que cambiando la distribución obtenía diferencias (realizando ranef y fixef) y si los modelos son dentro de lo aceptado estadísticamente y / o la diferencia entre estos es pequeña, los modelos serían buenos, pero por ejemplo si es BLUP y nos interesa dentro de los efectos aleatorios los animales y dentro de los fijos el ambiente*tiempo, debemos estar muy seguros de la distribución utilizada (por lo que me comentaba de las diferencias que observaba).

Hoy una de las preguntas era sobre como instalar pedigreemm, en este paquete uno de los parámetros es la distribución, sin embargo en una discusión (no es esta lista) decía que el paquete MCMCglmm que es útil para los mismos análisis que pedigreemm (uno utiliza lme4 y otro estadística bayesiana) escribían y demostraban con algunos ejemplos que no era muy importante conocer la distribución, que ese era un concepto muy arraigado en quienes venimos de la biología, que numéricamente es muy semejante.

Se me ocurrió ¿como hacer desde cero si no conozco nada al respecto?, y una de mis preguntas fue ¿como conozco la distribución? Para lo cuál no es mala su respuesta, realizo un histograma y comparo visualmente con gráficos de distribuciones, pero no es lo mismo medir “a ojo o con una regla”.

En la línea de su respuesta encontré esta documentación cran.r-project.org-doc-contrib-Ricci-distributions-en.pdf

Gracias

Javier

 

From: Kjetil brinchmann Halvorsen 
Sent: Monday, March 26, 2012 9:20 PM
To: Marcuzzi, Javier Rubén 
Cc: R-help-es@r-project.org 
Subject: Re: [R-es] ?distribution

mire abajo.


On Mon, Mar 26, 2012 at 16:19, Marcuzzi, Javier Rubén <javier.ruben.marcuzzi@gmail.com> wrote:

  Hola a todos.

  Se me presento una duda, no realizando un cálculo, es sin números para probar algún modelo, es general.

  Supongamos que hay una nueva investigación, los números medidos son ingresados a un data.frame, y nuestra primer idea o paquete para un análisis implica dentro de las opciones conocer la distribución, esta es alguna de las descriptas en:

  ?distribution

  Ahora mi pregunta: ¿cuál es la forma más sencilla para conocer la distribución sin tener otra información que los datos en un data.frame?


Sin conocer nada más que los números en el data frame puedes hacer muy poco. Todos métodos estadísticos 
dependen de algunos  supuestos, como muestreo al azar. Pero suponiendo que los datos vienen de muestreo aleatorio, un simple histograma dice mucho de la distribición, asumiendo que el número de obs es grande. Si el número de observaciones es pequeño, efectivamente necesitas usar métodos paramétricos, es decir, necesitas tener alguna información afuera de los simples números acerca de modelos de distribución plausibles.  Sin saber algo más de tu fuente de información es dificil decir mucho más que eso.

Kjetil


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