[R-es] Rv: Re: Cosinor Analysis

[Olivier Nuñez]

SI dispones de la distribución conjunta (asintótica) de los  
estimadores de los seis parámetros,
puedes deducir la distribución de los estimadores de los dos  
parámetros de interés mediante el método Delta : http:// 
en.wikipedia.org/wiki/Delta_method,
También puedes aproximar esta distribución mediante la simulación  
bootstrap.
Así suponiendo que la distribución asíntotica de los estimadores de  
( M.i, beta.i, gamma.i, omega, r.ij, s.ij ) es una normal con matriz
de covarianza D, bastaría con simular N (¡N grande!) valores Z de  
esta distribución (ver función mvrnorm del paquete MASS)
y calcular six.to.two(Z) para obtener una muestra de la distribución  
deseada.
Un saludo. Olivier

--  
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Olivier G. Nuñez
Email: onunez en iberstat.es
Tel : +34 663 03 69 09
Web: http://www.iberstat.es

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El 12/09/2011, a las 8:44, Cristalina escribió:

>
>
> --- El lun, 12/9/11, Cristalina <pa100cia77 en yahoo.es> escribió:
>
>
> De: Cristalina <pa100cia77 en yahoo.es>
> Asunto: Re: [R-es] Cosinor Analysis
> Para: "Carlos Ortega" <coforfe en gmail.com>
> Fecha: lunes, 12 de septiembre, 2011 08:43
>
>
>
>
>
>
>
> Hola,
>
> Carlos, muchas gracias.
>
> El método empleado en http://tolstoy.newcastle.edu.au/R/e6/help/ 
> 09/01/0626.html (el url que se referencia en la conversación que  
> indicas) es el que utilizo, pues me baso en el uso de la función lm.
>
> El problema es el siguiente:
>
> Aquí,
>
> six.to.two <-
>    function( M.i, beta.i, gamma.i, omega, r.ij, s.ij )     
> {      A.i <- sqrt( beta.i^2 + gamma.i^2 )
>      phi.i <- atan( gamma.i / beta.i )
>      t.ij <- acos( r.ij ) / omega
>      res <- list( M.i = M.i, A.i = A.i, phi.i = phi.i, t.ij = t.ij )
>      attr(res,"omega") <- omega
>      res
>
>
>    }
>
> obtiene la amplitud (A) y la ortofase (phi) a partir de beta y  
> gamma, siendo estos dos últimos los coeficientes de la regresión  
> (bueno, en realidad son 3 coeficientes, si contamos el mesor). El  
> caso es que la función lm devuelve el standard error (s.e.) de beta  
> y gamma, pero no sé calcular el stándard error de la amplitud y la 
> ortofase.
>
> Aparte de ésto, ¿Alguien tiene localizado el artículo de Tong?.
>
> Saludos.
>
> --- El dom, 11/9/11, Carlos Ortega <coforfe en gmail.com> escribió:
>
>
> De: Carlos Ortega <coforfe en gmail.com>
> Asunto: Re: [R-es] Cosinor Analysis
> Para: "Cristalina" <pa100cia77 en yahoo.es>
> CC: "r-help-es en r-project.org" <r-help-es en r-project.org>
> Fecha: domingo, 11 de septiembre, 2011 23:15
>
>
> Hola de nuevo,
>
>
>
> Me sonaba que hubo una consulta sobre "cosinor" en esta lista hace  
> tiempo y efectivamente la hubo a principios de año. Alguien  
> preguntó sobre cómo obtener el p-value de una correlación. Quizás  
> el detalle de lo que se comenta te pueda ayudar.
>
>
> El hilo de la conversación está aquí:
> http://web.archiveorange.com/archive/v/H7rXy92mC3cVEWnJNrGe
>
>
> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es
>
>
> 2011/9/11 Carlos Ortega <coforfe en gmail.com>
>
> Hola,
>
>
>
> Si por favor puedes poner un ejemplo simplificado del problema o  
> del código en R que has utilizado nos puede ayudar un poco más.
>
>
> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es
>
>
>
>
>
>
>
> 2011/9/11 Cristalina <pa100cia77 en yahoo.es>
>
>
>
>
> Hola,
>
> En el contexto del método del cosinor descrito por Halberg y  
> posteriormente por Bingham, no logro calcular el error standard  
> correspondiente a la amplitud y a la ortofase. La función lm  
> permite obtener, entre otros datos, el error standard  
> correspondiente a los coeficientes de  la regresión (intercept,  
> beta y gamma), pero no sé cómo relacionar ese s.e. de beta y gamma 
> con el s.e. de amplitud y acrofase respectivamente.
>
> A ver si alguien me puede ayudar. Gracias de antemano.
>
> Un saludo.
>        [[alternative HTML version deleted]]
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