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.