Esta es la NUEVA versión del paquete de pantalones cortos. INCOMPATIBLE con el anterior debido a cambios drásticos en las funciones. Estos son los cambios utilizados:

1. Se eliminó la función de efectos mixtos debido a su pequeño uso en la práctica.

2. En las funciones de predicción, corrección_de_tiempo y corrección_de_distancia ya no se usan porque, debido a los modelos de estimación novedosos, es difícil implementarlos claramente en funciones. Ahora, las funciones predict_ predicen en una escala donde el sprint comienza en t=0 y d=0, en lugar de en la escala original (datos). Esto también eliminará la confusión para el usuario.

3. En las funciones predict_, el usuario ahora usa los parámetros MSS y MAC

4. Se cambió la función de estimación de regresión no lineal de stats::nls() a minpack.lm::nlsLM() en funciones model_. Esto se hace para evitar el error de «gradiente singular» y la incapacidad de stats::nls() para estimar cuándo hay residuos cero. Tenga en cuenta que ahora, cuando use … en la función model_, se reenviará a minpack.lm::nlsLM(). Si ha estado usando control = stats::nls.control(warnOnly = TRUE) para evitar que stats::nls() arroje un error al ajustar cuando hay cero residuos, ahora puede eliminarlo. Si es necesario, use control = minpack.lm::nls.lm.control() en su lugar.

5. Se agregó la función create_timing_gates_splits() para generar divisiones de puertas de tiempo

6. Para el modelado de puertas de tiempo, ahora están disponibles las siguientes funciones: model_timing_gates(), model_timing_gates_TC(), model_timing_gates_FD() y model_timing_gates_FD_TC(). Todas las demás funciones han sido eliminadas.

7. Para modelar datos de pistolas de radar, ahora solo hay una función model_radar_gun() que también estima el parámetro de corrección de tiempo (TC).

8. La función model_radar_gun() presenta n-pliegues *validación cruzada*, a diferencia de la familia de funciones model_timing_gates(), que presenta validación cruzada de exclusión (LOOCV) debido a la pequeña cantidad de observaciones. Con el parámetro CV, establezca validaciones cruzadas de n veces para la función model_radar_gun().

9. Cambió el nombre del elemento LOOCV en el objeto shorts_model a CV para reflejar los cambios anteriores en la función model_radar_gun()

10. Viñetas eliminadas. Estoy trabajando en una mejor preimpresión, así como en un documento de simulación revisado por pares y los mencionaré en su lugar.