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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 (do...

Hola, Espero que todos estén muy bien. Les cuento la situación: En estos momentos estamos trabajando en un proyecto sobre el modelado de unas series de tiempo semanales y estamos confeccionando un proceso de forma tal que cada semana solo hay que ejecutar un par de guiones que nos da el pronóstico de las 3 o 4 semanas siguientes. Con esta forma de trabajar se está apuntando a la automatización principalmente. El modelo que está...

Buenas tardes ¿Cómo puedo controlar el tiempo que demora en ejecutarse una rutina de forma automática? Probé con proc.time()pero no es automático, tengo que pararlo yo. Muchas gracias como siempre -- [[alternative HTML version deleted]]

Hola a todos. Estoy utilizando la función lmer del paquete lme4 para ajustar un modelo mixto. Tengo varias variables en mi data.frame, unas son a nivel individual y otras a nivel de comarcas. Listo algunas. ingre_6 : Ingresos (nivel individual) iscs_a : un indicador sintético resumen de otras variables, calculado mediante componentes principales. sau_com : superficie agraria útil de cada una