Hola Eva,

Cuando dices que no devuelve los estimadores correctos: ¿quieres decir que
no los devuelve? ¿que no son correctos comparados con qué otra forma de
estimar?...

En cuanto a la forma de especificar e modelo, efectivamente es con el
operado I().
En el siguiente ejemplo, el modelo sí que estima la parte polinomial y la
trigonométrica:

> x <- c(32,64,96,118,126,144,152.5,158)
> y <- c(99.5,104.8,108.5,100,86,64,35.3,15)
>
> mod.fit<-lm(y ~ x + I(x^2) + I(x^3) + cos(x) + sin(x))
>
> summary(mod.fit)

Call:
lm(formula = y ~ x + I(x^2) + I(x^3) + cos(x) + sin(x))

Residuals:
      1       2       3       4       5       6       7       8
-0.2225  0.4749  1.0493 -2.5407 -1.4982  4.4489  1.0239 -2.7356

Coefficients:
              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept)  1.180e+02  2.630e+01   4.485   0.0463 *
x           -1.017e+00  1.083e+00  -0.939   0.4467
I(x^2)       2.107e-02  1.262e-02   1.669   0.2370
I(x^3)      -1.170e-04  4.381e-05  -2.670   0.1163
cos(x)      -1.556e+00  4.513e+00  -0.345   0.7631
sin(x)      -3.850e+00  3.219e+00  -1.196   0.3543
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 4.382 on 2 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9956, Adjusted R-squared: 0.9844
F-statistic: 89.52 on 5 and 2 DF,  p-value: 0.01108

Vaya, como otras veces, si envías un conjunto de datos reproducibles, o el
tipo de error... mejor.

Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es

El 1 de julio de 2012 19:28, Eva Prieto Castro <evapcastro@yahoo.es>escribió:

> Hola:
>
> Tengo un modelo de regresión lineal en el cual las componentes son
> cosenoidales, y lo construyo del siguiente modo:
>
>
> modelo = "y ~ I(t) + I(t^2) + I(t^3) + x1[, 1] + x2[, 1]"
> x1[, 1] = cos(2 * pi * t / periods[1])
> x2[, 1] = sin(2 * pi * t / periods[1])
> for (i in 2:nComp) {
>   x1[, i] = cos(2 * pi * t / periods[i])
>   x2[, i] = sin(2 * pi * t / periods[i])
>   modelo = paste(modelo, " + x1[,", i, "] + x2[,", i, "]", sep="")
> }
> res = lm (as.formula(modelo))
>
> Este modelo deriva en resultados correctos de su análisis correspondiente
> (summary(res)). Sin embargo, si añado regresión polinómica, el summary no
> me devuelve los estimadores correctos para las componentes lineal,
> cuadrática y cúbica.
>
> La línea del modelo la modifico del siguiente modo:
>
> modelo = "y ~ I(t) + I(t^2) + I(t^3) + x1[, 1] + x2[, 1]"
>
> He probado también así:
>
> modelo = "y ~  t +  t^2 + t^3 + x1[, 1] + x2[, 1]"
>
> ¡Pero no hay manera!
>
> ¿Me podéis orientar?.
>
> Gracias
>
> Eva
>         [[alternative HTML version deleted]]
>
>
> _______________________________________________
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> R-help-es@r-project.org
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
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>


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Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es

	[[alternative HTML version deleted]]

