R help es - Apr 2017 - Intervalos de confianza de la varianza de los residuos en un modelo 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)

Aquí se está modelando la densidad óptica de un ensayo relacionada de forma
no lineal (logística) con (el logaritmo) de la concentración de una
proteína.

¿Sabe alguien si existe una función que sirva para calcular un intervalo de
confianza para la varianza de los errores?

¡Muchas gracias!


-- 
«Pídeles sus títulos a los que te persiguen, pregúntales
cuándo nacieron, diles que te demuestren su existencia.»

Rafael Cadenas

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Hola Freddy,

A mí lo único que se me ocurre es que hagas bootstrap. Te recomendaría el
paquete boot...

Un saludo, Rubén.


El 1 abr. 2017 4:22, "Freddy Omar López Quintero" <
freddy.lopez.quintero en gmail.com> escribió:
> 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)
>
> Aquí se está modelando la densidad óptica de un ensayo relacionada de forma
> no lineal (logística) con (el logaritmo) de la concentración de una
> proteína.
>
> ¿Sabe alguien si existe una función que sirva para calcular un intervalo de
> confianza para la varianza de los errores?
>
> ¡Muchas gracias!
>
>
> --
> «Pídeles sus títulos a los que te persiguen, pregúntales
> cuándo nacieron, diles que te demuestren su existencia.»
>
> Rafael Cadenas
>
>         [[alternative HTML version deleted]]
>
> _______________________________________________
> R-help-es mailing list
> R-help-es en r-project.org
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>
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Hola,

Esto te puede ayudar:

http://stackoverflow.com/questions/32459480/r-confidence-bands-for-exponential-model-nls-in-basic-graphics

Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es

El 1 de abril de 2017, 4:21, Freddy Omar López Quintero <
freddy.lopez.quintero en gmail.com> escribió:
> 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)
>
> Aquí se está modelando la densidad óptica de un ensayo relacionada de forma
> no lineal (logística) con (el logaritmo) de la concentración de una
> proteína.
>
> ¿Sabe alguien si existe una función que sirva para calcular un intervalo de
> confianza para la varianza de los errores?
>
> ¡Muchas gracias!
>
>
> --
> «Pídeles sus títulos a los que te persiguen, pregúntales
> cuándo nacieron, diles que te demuestren su existencia.»
>
> Rafael Cadenas
>
>         [[alternative HTML version deleted]]
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> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>


-- 
Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es

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Hola Rubén y Carlos,

¡Muchas gracias por sus respuestas!

Me parece sin embargo que ellas van encaminadas a obtener intervalos de
confianza para la predicción.

En la salida del ejemplo de la ayuda, se obtiene:

Residual standard error: 0.01919 on 13 degrees of
freedom
>
Ese sería (si no he entendido mal ??) el estimado de la desviación de los
errores del modelo y es para este (o su cuadrado) que quisiera un intervalo
de confianza.

¡Muchas gracias!


2017-04-01 8:48 GMT-03:00 Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es>:
> Hola,
>
> Esto te puede ayudar:
>
> http://stackoverflow.com/questions/32459480/r-confidence-bands-for-
> exponential-model-nls-in-basic-graphics
>
> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es
>
> El 1 de abril de 2017, 4:21, Freddy Omar López Quintero <
> freddy.lopez.quintero en gmail.com> escribió:
>
>> 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)
>>
>> Aquí se está modelando la densidad óptica de un ensayo relacionada de
>> forma
>> no lineal (logística) con (el logaritmo) de la concentración de una
>> proteína.
>>
>> ¿Sabe alguien si existe una función que sirva para calcular un
intervalo
>> de
>> confianza para la varianza de los errores?
>>
>> ¡Muchas gracias!
>>
>>
>> --
>> «Pídeles sus títulos a los que te persiguen, pregúntales
>> cuándo nacieron, diles que te demuestren su existencia.»
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>> Rafael Cadenas
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> Saludos,
> Carlos Ortega
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«Pídeles sus títulos a los que te persiguen, pregúntales
cuándo nacieron, diles que te demuestren su existencia.»

Rafael Cadenas

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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 estadístico con nls porque el modelo no es lineal.
El modelo da un error, como todo modelo estadístico, 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 días 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)

Aquí se está modelando la densidad óptica de un ensayo relacionada de forma
no lineal (logística) con (el logaritmo) de la concentración de una
proteína.

¿Sabe alguien si existe una función que sirva para calcular un intervalo de
confianza para la varianza de los errores?

¡Muchas gracias!


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«Pídeles sus títulos a los que te persiguen, pregúntales
cuándo nacieron, diles que te demuestren su existencia.»

Rafael Cadenas

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??Gracias Javier,?

2017-04-01 12:07 GMT-03:00 <javier.ruben.marcuzzi en gmail.com>:
> Mi duda es la siguiente, la varianza residual en su modelo, es homogénea o
> heterogénea,

?La varianza es homogénea, común a todas las observaciones.

Digamos que el modelo es el siguiente,

y=f(x, betas)+e

con f alguna función no lineal cuyos parámetros son betas y con e~N(0,
sigma2). Uno suele estar centrado en obtener información sobre los betas y
marginar un poco la inferencia sobre el parámetro sigma2 (incluso en la
regresión lineal). Es sobre este que me pregunto si existirá alguna función
que devuelva su intervalo de confianza.

Ojalá haya respondido la inquietud.

¡Gracias!


-- 
«Pídeles sus títulos a los que te persiguen, pregúntales
cuándo nacieron, diles que te demuestren su existencia.»

Rafael Cadenas

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Homocedasticidad o heterocedasticidad

El 1 de abril de 2017, 10:07, <javier.ruben.marcuzzi en gmail.com>
escribió:
> 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 estadístico con nls porque el modelo no es
> lineal. El modelo da un error, como todo modelo estadístico, 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 días 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)
>
> Aquí se está modelando la densidad óptica de un ensayo relacionada de forma
> no lineal (logística) con (el logaritmo) de la concentración de una
> proteína.
>
> ¿Sabe alguien si existe una función que sirva para calcular un intervalo de
> confianza para la varianza de los errores?
>
> ¡Muchas gracias!
>
>
> --
> «Pídeles sus títulos a los que te persiguen, pregúntales
> cuándo nacieron, diles que te demuestren su existencia.»
>
> Rafael Cadenas
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