[R-es] Regresión lineal múltiple: modelo polinómico de grado 3 superpuesto a componentes cosenoidales

[Marcuzzi, Javier Rubén]

Estimada Eva Prietro

En el libro:
Pinheiro, J. C. and Bates, D. M. (2000), \emph{Mixed-Effects Models in S
    and S-PLUS}, Springer, New York.  (Appendix A.18)

hay un ejemplo donde utilizan seno, coseno, ... utilizan el tamaño de 
folículos.

De la ayuda de nlme copio el siguiente código:

# Pinheiro and Bates use in nlme:
# from p. 240 needed on p. 396
fm1Ovar.lme <- lme(follicles ~ sin(2*pi*Time) + cos(2*pi*Time),
                   data = Ovary, random = pdDiag(~sin(2*pi*Time)))
fm5Ovar.lme <- update(fm1Ovar.lme,
                corr = corARMA(p = 1, q = 1))
# p. 396
fm1Ovar.nlme <- nlme(follicles~
     A+B*sin(2*pi*w*Time)+C*cos(2*pi*w*Time),
   data=Ovary, fixed=A+B+C+w~1,
   random=pdDiag(A+B+w~1),
   start=c(fixef(fm5Ovar.lme), 1) )
# p. 397
fm2Ovar.nlme <- update(fm1Ovar.nlme,
         corr=corAR1(0.311) )

No sabría responder el resto de su pregunta.

Javier
-----Mensaje original----- 
From: Eva Prieto Castro
Sent: Sunday, July 01, 2012 2:29 PM
To: R
Subject: Re: [R-es] Regresión lineal múltiple: modelo polinómico de grado 3 
superpuesto a componentes cosenoidales

Corrección: en el primer caso (sólo componentes cosenoidales) no utilizo el 
I(t) + I(t^2)...

Ahí lo puse pero evidentemente no lo lleva.

Saludos.

--- El dom, 1/7/12, Eva Prieto Castro <evapcastro en yahoo.es> escribió:


De: Eva Prieto Castro <evapcastro en yahoo.es>
Asunto: Regresión lineal múltiple: modelo polinómico de grado 3 superpuesto 
a componentes cosenoidales
Para: "R" <r-help-es en r-project.org>
Fecha: domingo, 1 de julio, 2012 19:28







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
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