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Esta version corrige los hallazgos de severidad Alta identificados en la revision de codigo de septiembre 2026 (M.C. Israel Lerma Serna, DICIFO-UACh).
greenreg_: rlm() ->
greenreg_rlm(), rls() ->
greenreg_rls(), logistico() ->
greenreg_logistico(), reg_poisson() ->
greenreg_reg_poisson(), modelo_ar() ->
greenreg_modelo_ar(), modelo_ma() ->
greenreg_modelo_ma(), modelo_arma() ->
greenreg_modelo_arma(), modelo_arima() ->
greenreg_modelo_arima(), analisis_datos()
-> greenreg_analisis_datos(). Motivo (hallazgo E-03):
rlm() enmascaraba MASS::rlm() (regresion
robusta) sin ningun aviso; el orden en que se cargaban los paquetes
decidia en silencio que modelo se ajustaba. Los nombres antiguos se
mantienen como alias obsoletos (.Deprecated(), ver
R/deprecated.R) durante esta version y seguiran funcionando
igual, mostrando un aviso.greenreg_rlm(): la linea “Linealidad (Rainbow Test)”
imprimia el mensaje del VIF en vez del propio;
notas$supuestos ahora es un vector con nombres para evitar
este tipo de desalineacion por posicion.greenreg_rlm()/greenreg_rls():
data_plot ya no aborta cuando hay NA en los
predictores; ademas se avisa cuantas filas se omitieron por datos
faltantes.greenreg_logistico(): el VIF ya no depende de
car::vif() (se calcula manualmente) y ya no aborta con un
solo predictor.greenreg_rlm(): la colinealidad perfecta entre
predictores ya no rompe la tabla de coeficientes; ahora se reporta como
una alerta explicita (“PELIGRO: Colinealidad perfecta…”) en vez de
detener la ejecucion.greenreg_rlm()/greenreg_modelo_ar(): las
pruebas auxiliares (Breusch-Pagan, Durbin-Watson, Rainbow, Ljung-Box) ya
no abortan con muestras pequenias; cuando no son calculables, se reporta
“No calculable” en vez de un error interno de R.greenreg_modelo_ar(),
greenreg_modelo_ma(), greenreg_modelo_arma(),
greenreg_modelo_arima(): el test de Ljung-Box ahora usa
fitdf (parametros ARMA estimados), evitando un p-valor
sesgado al alza; el lag y el fitdf usados
ahora se declaran explicitamente en la salida.R/
(Modelo_*.R) que contenian copias identicas, sin mantener,
de greenreg_modelo_ar.R, greenreg_modelo_ma.R,
greenreg_modelo_arma.R y
greenreg_modelo_arima.R.testthat
(tests/testthat/) basada en las comprobaciones funcionales
y de estres de la revision de codigo.README.md, este NEWS.md y una
viñeta de introduccion.greenreg_reg_poisson(): la ecuacion impresa usaba
round(coef, 3), redondeando a 0 coeficientes pequenos pero
significativos; ahora usa signif(coef, 4) y el texto dice
log(mu) en vez de log(Y).greenreg_logistico(): la tabla de Odds Ratios ya no
incluye el intercepto (su OR no tiene interpretacion util y aparecia
como 0.0000 por redondeo).greenreg_logistico(): se agregan sensibilidad,
especificidad, VPP, VPN, tasa de no informacion y exactitud balanceada
junto a la accuracy; la nota del Pseudo R2 (McFadden) ahora se
condiciona al rango 0.2-0.4 en vez de afirmarlo siempre.greenreg_modelo_arima(): nuevo argumento
include_drift; con d >= 1 se avisa si la
media de residuos sugiere una tendencia sin capturar.greenreg_analisis_datos(): la deteccion de variables de
conteo se unifico en una sola funcion interna que exige enteros no
negativos y una heuristica adicional (pocos valores distintos o media
baja), evitando falsos positivos con variables continuas medidas en
enteros (edad, cm, ingresos).greenreg_analisis_datos(): la deteccion de series de
tiempo ahora acepta objetos ts ademas de columnas de fecha,
y usa Ljung-Box global en vez de “algun rezago de la ACF supera el
umbral” (que daba falsos positivos frecuentes).greenreg_analisis_datos(): la “Opcion B: modelo
optimizado” ahora indica explicitamente si el stepwise (AIC) conservo
todas las variables o cuales elimino, en vez de imprimir la misma
formula que la Opcion A sin avisar.greenreg_rlm()/greenreg_rls(): se valida
nivel_confianza (debe estar entre 0 y 1);
greenreg_rls() ahora exige exactamente un predictor.DESCRIPTION: la cita de Montgomery et al. ahora corresponde
a Introduction to Linear Regression Analysis, 6.a
ed. (Montgomery, Peck & Vining, 2021, Wiley, ISBN 978-1119578727), y
la de Box & Jenkins a Time Series Analysis: Forecasting and
Control, 5.a ed. (Box, Jenkins, Reinsel & Ljung, 2015, Wiley,
ISBN 978-1118675021), ambos ISBN verificados.DESCRIPTION (Authors@R): los cuatro
miembros del comite de tesis listados como contribuidores
(ctb, que implica contribucion de codigo) pasan a
rev (revisor), su rol real; se confirmo su consentimiento
explicito para aparecer en el paquete publicado.R/ (incluyendo los titulos de
los 5 datasets). En las cadenas de R/ los caracteres
acentuados se escriben con secuencias \uXXXX, de modo que
el codigo R es ASCII puro (requisito de CRAN); la salida en pantalla
conserva los acentos. Pendiente: correr
devtools::document() para regenerar
man/*.Rd.plot.* ahora aceptan un argumento
pausar (por defecto interactive()) y devuelven
la lista de graficas ggplot en vez de invisible(x), para
poder componerlas con patchwork/gridExtra,
guardarlas con ggsave() o usarlas en R Markdown sin
bloquear con readline().greenreg_rlm() ahora reporta el VIF maximo real y la
variable correspondiente en vez de un texto generico.Version publicada en CRAN, revisada como parte del comite de tesis.
These binaries (installable software) and packages are in development.
They may not be fully stable and should be used with caution. We make no claims about them.