[R-br] Intervalo de Confiança da Predição

[Danilo Scorzoni Ré]

Prezados,

Estou ajustando um conjunto de dados ao modelo não-linear de Gompertz (G ~
a * exp(b * exp(c * Idade))), onde a, b e c são parâmetros.
Consegui realizar o ajuste pelo comando nls() sem problema algum. O que eu
gostaria de obter agora são os intervalos de confiança da predição. Sei que
nos modelos lineares, eu consigo obter através da função predict(),
passando a informação para o parâmetro interval="prediction", no entanto,
ao que me parece, essa opção ainda não está implementada para o comando
nls(), pois quando eu faço o comando

ic = predict(model2, newdata=g, interval="prediction", level=0.95)

Ele me retorna apenas a resposta média, e não os intervalos de confiança da
predição. Testei a mesma sequência de comandos com o lm() e funcionou
corretamente.
Alguém sabe se existe outra maneira de estimar esses intervalos?

Segue o comando mínimo reproduzível:

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# Código Mínimo Reproduzível

x = seq(0,15,0.1)
erros = rnorm(151, 0, 3)
y = 22 * exp(-3 * exp(-0.3 * x)) + erros
plot(y ~ x) # Comportamento não-linear

# Predição e Intervalos de Confiança no Modelo Linear
model.linear = lm(y ~ x + I(x^2))
summary(model.linear)
xest = as.data.frame(seq(0,15,1))
colnames(xest) = "x"
pred = as.data.frame(predict(model.linear, newdata=xest,
interval="prediction"))
lines(pred$fit ~ xest$x, lwd=2)
lines(pred$lwr ~ xest$x, lty=2, col=2)
lines(pred$upr ~ xest$x, lty=2, col=2)

# Predição e Intervalos de Confiança no Modelo Não-Linear
model.nlinear = nls(y ~ a * exp(b * exp(c * x)), start=list(a=25, b=-4,
c=-0.3))
summary(model1)

plot(y ~ x)
xest = as.data.frame(seq(0,15,1))
colnames(xest) = "x"
pred = predict(model.nlinear, newdata=xest, interval="prediction")
str(pred)
lines(pred ~ xest$x, lwd=2)
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Desde já agradeço o empenho!

Abraços,

-- 
Danilo Scorzoni Ré
Engenheiro Florestal
Mestre em Ciência Florestal
(14) 8180-2494
http://about.me/dscorzoni
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