¡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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