Hola, ¿qué tal?: Tengo la siguiente duda: Para el caso del Cosinor Simple: Y = M + A * cos(2*pi*t/T + phi) + error Cuando T conocido, podemos asumir: Y = M + beta * X1 + gamma * X2 + error, siendo X1 = cos(2*pi*t/T) y X2 = sin(2*pi*t/T) En este caso (Cosinor simple) el modelado lo llevo a cabo del siguiente modo: lm( y ~ X1 + X2) Para el caso de componentes múltiples: Y = M + ?Aj * cos(2*pi*t/Tj + phij) + error Si Tj conocidos: Y = M + ?(betaj*X1j + gammaj * X2j) + error Modelado: y ~ x1tot+ x2tot, donde los xtot (x totales) resultan de la suma de los parciales (donde cada parcial corresponde a un Tj). Sin embargo, en el caso del modelo generalizado (componente cuadrática, cúbica, etc.): Y = M + alfa1*t + alfa2*t2 + (?Aj * cos(2*pi*t/Tj + phij)) + error ¿Qué facilidades ofrece R para el estudio de este modelo?. Se hace manualmente?. Gracias. Un saludo.
[R-es] Cosinor
4 messages · Ana Pérez V., Carlos J. Gil Bellosta, Francisco Viciana
¿Has mirado el paquete "season"? Creo que te puede acercar a la solución. Un saludo, Carlos J. Gil Bellosta http://www.datanaytics.com El dÃa 16 de marzo de 2012 16:28, Ana Pérez V. <anapv78 en yahoo.es> escribió:
Hola, ¿qué tal?: Tengo la siguiente duda: Para el caso del Cosinor Simple: Y = M +  A * cos(2*pi*t/T + phi) + error Cuando T conocido, podemos asumir:  Y = M + beta * X1 + gamma * X2 + error, siendo X1 = cos(2*pi*t/T) y X2 = sin(2*pi*t/T) En este caso (Cosinor simple) el modelado lo llevo a cabo del siguiente modo: lm( y ~ X1 + X2) Para el caso de componentes múltiples: Y = M + ?Aj * cos(2*pi*t/Tj + phij) + error Si Tj conocidos: Y = M + ?(betaj*X1j + gammaj * X2j) + error Modelado:  y ~ x1tot+ x2tot, donde los xtot (x totales) resultan de la suma de los parciales (donde cada parcial corresponde a un Tj). Sin embargo, en el caso del modelo generalizado (componente cuadrática, cúbica, etc.): Y = M + alfa1*t + alfa2*t2 +  (?Aj * cos(2*pi*t/Tj + phij)) + error ¿Qué facilidades ofrece R para el estudio de este modelo?. Se hace manualmente?. Gracias. Un saludo.
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1 day later
SÃ, Carlos; pero no consigo averiguar cómo utilizarlo. Saludos --- El vie, 16/3/12, Carlos J. Gil Bellosta <cgb en datanalytics.com> escribió:
De: Carlos J. Gil Bellosta <cgb en datanalytics.com> Asunto: Re: [R-es] Cosinor Para: "Ana Pérez V." <anapv78 en yahoo.es> CC: r-help-es en r-project.org Fecha: viernes, 16 de marzo, 2012 16:38 ¿Has mirado el paquete "season"? Creo que te puede acercar a la solución. Un saludo, Carlos J. Gil Bellosta http://www.datanaytics.com El dÃa 16 de marzo de 2012 16:28, Ana Pérez V. <anapv78 en yahoo.es> escribió:
Hola, ¿qué tal?: Tengo la siguiente duda: Para el caso del Cosinor Simple: Y = M +  A * cos(2*pi*t/T + phi) + error Cuando T conocido, podemos asumir:  Y = M + beta * X1 + gamma * X2 + error, siendo X1 = cos(2*pi*t/T) y X2 = sin(2*pi*t/T) En este caso (Cosinor simple) el modelado lo llevo a
cabo del siguiente modo:
lm( y ~ X1 + X2) Para el caso de componentes múltiples: Y = M + ?Aj * cos(2*pi*t/Tj + phij) + error Si Tj conocidos: Y = M + ?(betaj*X1j + gammaj * X2j)
+ error
Modelado: Â y ~ x1tot+ x2tot, donde los xtot (x
totales) resultan de la suma de los parciales (donde cada parcial corresponde a un Tj).
Sin embargo, en el caso del modelo generalizado
(componente cuadrática, cúbica, etc.):
Y = M + alfa1*t + alfa2*t2 + Â (?Aj * cos(2*pi*t/Tj +
phij)) + error
¿Qué facilidades ofrece R para el estudio de este
modelo?. Se hace manualmente?.
Gracias. Un saludo.
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1 day later
Aunque desconozco casi todo sobre regresiones cicliclicas, en la lista la lista R-sig-epi, han echo una pregunta exatamente igual a la tuya y hay una respuesta, de Bendix Carstensen. Te paso la referencia: https://stat.ethz.ch/pipermail/r-sig-epi/2012-March/000270.html El 16/03/2012 16:28, Ana Pérez V. escribió:
Hola, ¿qué tal?: Tengo la siguiente duda: Para el caso del Cosinor Simple: Y = M + A * cos(2*pi*t/T + phi) + error Cuando T conocido, podemos asumir: Y = M + beta * X1 + gamma * X2 + error, siendo X1 = cos(2*pi*t/T) y X2 = sin(2*pi*t/T) En este caso (Cosinor simple) el modelado lo llevo a cabo del siguiente modo: lm( y ~ X1 + X2) Para el caso de componentes múltiples: Y = M + ?Aj * cos(2*pi*t/Tj + phij) + error Si Tj conocidos: Y = M + ?(betaj*X1j + gammaj * X2j) + error Modelado: y ~ x1tot+ x2tot, donde los xtot (x totales) resultan de la suma de los parciales (donde cada parcial corresponde a un Tj). Sin embargo, en el caso del modelo generalizado (componente cuadrática, cúbica, etc.): Y = M + alfa1*t + alfa2*t2 + (?Aj * cos(2*pi*t/Tj + phij)) + error ¿Qué facilidades ofrece R para el estudio de este modelo?. Se hace manualmente?. Gracias. Un saludo.
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+-------------------------------------------------------------- | Francisco J. Viciana Fernández | Coordinador del Registro de Población | Servicio de EstadÃsticas Demográficas y Sociales | Instituto de EstadÃstica y CartografÃa de AndalucÃa | Leonardo Da Vinci, nº 21. Isla de La Cartuja. | 41071 SEVILLA. | franciscoj.viciana en juntadeandalucia.es +--------------------------------------------------------------