[R-br] Como estimar R2 de modelo linear a partir de previsões em novos dados?

[Fernando Colugnati]

Pedro, me desculpe, mas conceitualmente isso não faz sentido do ponto de
vista frequentista que vc está empregando. No máximo vc conseguirá bandas
de confiança para extrapolações e interpolações a partir dos seus dados, e
verificar se as "previsões com novos dados" (que não são previsões no
sentido que vc está querendo) caem dentro destas bandas. o que isso
significa, não sei ao certo. Na verdade técnicas como Análise Discriminante
e modelos de clasificação utilizam este tipo de abordagem como validação do
modelo, a chamada Crossvalidation, mas mesmo lá, são feitas apenas medidas
de "acerto" nas classificações, dado que se sabe o estado real das
observações desta nova amostra (eg: Doente e Não Doente).

"quero e saber se a qualidade das previsoes no futuro sem mantem como no
ajuste inicial" . Isso não vai acontecer, principalmente se seus novos
dados estiverem em uma amplitude diferente de observação (algo que o Ivan
já apontou no email dele).

Este seu raciocínio me parece muito mais algo Bayesiano....aliás, modelos
de regressão para prognóstico de pacientes é algo muito pouco preconizado,
vide literatura (Bland, Altman, Greenland, Rothman, etc...).

Abs


Em 8 de agosto de 2012 18:52, Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil <
emmanuel.brasil em gmail.com> escreveu:

> Ivan,
>
> Entendi o seu comentario mas isso nao me serve. Eu nao quero outro modelo.
> O que eu quero e saber se a qualidade das previsoes no futuro sem mantem
> como no ajuste inicial.
> Caso sejam piores, o modelo inicial necessita de calibracao.
> No pacote rms ha as fucoes val.prob e val.surv que o fazem para modelos
> logisticos e para os modelos de sobrevivencia,mas mao encontrei para os
> mpdelos lineares.
>
> Se eu vou utilizar esses modelos para prever eventos em pacientes que
> serao avaliados no futuro eu gostaria de saber o quanto esse  modelo e bom
> para esse fim. Por isso me interessa as previsoes no w2 muito mais o que as
> previsoes no w1 pelo mesmo modelo.
>
> Pedro Brasil
> via Android (:)=
> Em 08/08/2012 12:13, "Ivan Bezerra Allaman" <ivanalaman em yahoo.com.br>
> escreveu:
>
>> Bom dia Pedro!
>>
>> Tu concordas comigo que a partir do momento que ajustastes um modelo por
>> meio de uma amostra, o modelo irá fazer uma estimativa da variável resposta
>> independentemente de qual amostra você utilize (desde que os pontos estejam
>> dentro do intervalo no qual o modelo foi ajustado é claro) com aquela
>> precisão no qual foi construído o modelo. Se vc utilizar um modelo ajustado
>> com a amostra w1 e depois usar o modelo para fazer estimativas com a
>> amostra w2, estas estimativas foram estimadas com a precisão dada no
>> primeiro ajuste. Se você realmente, quer avaliar o ajuste do modelo feito
>> com a amostra w1 e depois com a amostra w2 é simples, basta ajustar um
>> modelo feito com a amostra w1 e depois ajustar outro modelo feito com a
>> amostra w2 e comparar os R2, embora não vejo muito sentido nisso, pois é
>> claro, que os valores serão diferentes sempre, pois é aquela velha
>> história, se retirarmos 'n' amostras de uma população e retirarmos de cada
>> amostra a média, estas médias serão diferentes obviamente pelo simples
>> processo de amostragem.
>>
>> Abraço!
>>
>> (S,f,P)
>> Allaman
>>
>> *
>> *
>> \begin{signature}
>> <<>>=
>> Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman
>> Universidade Estadual de Santa Cruz
>> Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas
>> Ilhéus/BA - Brasil
>> Fone: +55 73 3680-5596
>> E-mail: ivanalaman em yahoo.com.br/ivanalaman em gmail.com
>> @
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Fernando A.B. Colugnati
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