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.
¿Has mirado el paquete "season"? Creo que te puede acercar a la solución. Un saludo, Carlos J. Gil Bellosta http://www.datanaytics.com El día 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. > > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es en r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
Sí, 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 día 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. > > > > > > _______________________________________________ > > R-help-es mailing list > > R-help-es en r-project.org > > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >
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. > > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es en r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es-- +-------------------------------------------------------------- | Francisco J. Viciana Fernández | Coordinador del Registro de Población | Servicio de Estadísticas Demográficas y Sociales | Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía | Leonardo Da Vinci, nº 21. Isla de La Cartuja. | 41071 SEVILLA. | franciscoj.viciana en juntadeandalucia.es +--------------------------------------------------------------