¡Ah! Y si hay problemas serios con la distribución de los residuos más
allá de lo que los modelos generalizados o la transformación de
variables pueden resolver, queda la función rfit del paquete Rfit.
Un saludo.
El 21/6/21 a las 18:16, José Trujillo Carmona escribió:> Sí
>
> La función lm del paquete stats con sus mútiples opciones es muy
> específica.
>
> De hecho el modelo de covarianza es el modelo lineal completo en el
> que la variable respuesta depende de regresores que son tanto
> variables cualitativas (factores) como cuantitativas (covariables).
> "lm" son las iniciales de "linear model" y es
específico para este
> modelo.
>
> Si las variables regresoras son de naturaleza aleatoria además de
> fijada, o incluso si los regresores son solo variables aleatoria,
> entonces la función puede ser lme4 del paquete lmer.
>
> Si la linealidad está comprometida, además de la presencia de
> regresores de naturaleza aleatoria puede recurrirse a los paquetes
> glmer y nlme.
>
> Salud.
>
>
> El 21/6/21 a las 17:57, Amable Moreno escribió:
>> Quisiera saber, si existe algún paquete de R específico para los
modelos
>> lineales, en particular el modelo de covarianza
>>
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