Estimado Freddy Omar López Quintero
A ver si comprendo, usted tiene algo como mediciónes con un
espectrofotómetro donde tiene absorbancias y transmitancias, con varias
mediciónes alguna de las cuáles pueden ser a 280 nanometros de longitud de
onda, otras a otra longitud, por ejemplo.
Ahora bien, escribe el modelo estadÃstico con nls porque el modelo no es
lineal. El modelo da un error, como todo modelo estadÃstico, y usted desea
calcular la variancia de este error, o en otras palabras, la variancia
residual. Sobre esta un intervalo de confianza.
Mi duda es la siguiente, la varianza residual en su modelo, es homogénea o
heterogénea, porque yo vi algunos trabajos donde dicen la variancia
residual es por decir algo 0,09 como si este fuese un valor constante, y
otros trabajos donde dicen por ejemplo, se realizan mediciónes desde 200 a
300 nanometros de longitud de onda (o dÃas desde el inicio de algo hasta la
finalización), y para 200 la variancia residual es 0,09, para 201 es 0,08,
para 202 es 0,1.
¿Usted se encuentra en esta situación donde obtiene una varianza residual
heterogénea, para cada punto de una curva o un valor constante y luego los
valores medidos, los estimados por el modelo y el error entre ambos?
¿Se comprende mi pregunta o duda? Porque en genética el modelo con
variancia residual heterogénea es mucho mejor que usar una variable
residual homogénea, pero son muy pocos los que se meten a ese nivel, porque
hay una medición entre variancias, la variancia ?medida? y ?residual?,
donde el cociente es un numerito, pero es uno para toda la curva o uno para
cada punto de la curva, lógicamente si conozco el valor para cada punto de
la curva la aplicación es ?nada que ver?, en otros términos, la expresión
del ADN en distinto tiempo y espacio tiene diferencias, si hay una
variancia residual homogénea, hay una parte que con los mismos datos no se
detecta, la diferencia es solo al escribir el modelo.
Quizás expongo algo que no le es útil, pero vi muy poco de variancias
residuales heterogéneas.
Javier Rubén Marcuzzi
De: Freddy Omar López Quintero
Enviado: viernes, 31 de marzo de 2017 23:22
Para: r-help-es en r-project.org
Asunto: [R-es] Intervalos de confianza de la varianza de los residuos en
unmodelo no lineal.-
Hola amigos,
Supongamos que se quiere ejecutar un modelo no lineal con nls. Pensemos en
el ejemplo de la ayuda:
DNase1 <- subset(DNase, Run == 1)
fm1DNase1 <- nls(density ~ SSlogis(log(conc), Asym, xmid, scal), DNase1)
summary(fm1DNase1)
Aquà se está modelando la densidad óptica de un ensayo relacionada de forma
no lineal (logÃstica) con (el logaritmo) de la concentración de una
proteÃna.
¿Sabe alguien si existe una función que sirva para calcular un intervalo de
confianza para la varianza de los errores?
¡Muchas gracias!
--
«PÃdeles sus tÃtulos a los que te persiguen, pregúntales
cuándo nacieron, diles que te demuestren su existencia.»
Rafael Cadenas
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