Buenas tardes Nahuel,
Una manera de calcularlo es via bootstrap. Solo necesitas una función que
estime el máximo global de la 2a derivada y luego, utilizando la libreria
boot, reproducir los resultados usando muestras aleatorias de tus datos
originales.
Este es un ejemplo:
# Librerias
require(pspline)
require(boot)
# Datos
data(cars)
attach(cars)
# Función para calcular el máximo de la 2a derivada
# Los argumentos son d (los datos)
# index (para el boostrap SOLAMENTE)
# k (el orden de la derivada) -- por defecto k
= 2
foo <- function(d, index, k = 2){
ds <- d[index,]
fit <- sm.spline(ds$speed, ds$dist) # debes cambiar esta linea
con tus datos
deriva <- predict(fit, deriv = k)
max(deriva$y)
}
# Bootstrap
res <- boot(cars, foo, R = 1000) # esto toma un poco de tiempo
plot(res)
quantile(res$t, probs = c(0.025, 0.975))
# 2.5% 97.5%
# 64.71799 103.82926
Para mayor información puedes leer la ayuda en ?boot una vez cargas la
libreria boot.
Espero sea de utilidad,
Jorge Ivan Velez
2009/7/10 Nahuel farias <>
Hola a todos
Alguien sabe cómo puedo determinar maximos globalespara la derivada
2da de un "sm.spline" y un intervalo de confianza para ese maximo?
Muchas gracias
--
Lic. Nahuel E. Farias
Laboratorio de Invertebrados
Departamento de BiologÃa
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales,
Universidad Nacional de Mar Del Plata, CC 1245, CP 7600 Mar del Plata,
Argentina
Tel. + 54 - 0223 - 4752426 (Int. 466)