[R-br] Cálculo do percentage prediction error em ZINB

[Leonard de Assis]

Ótimo, Humberto,
vou dar uma lida no código e ver se aproveito alguma coisa

[]s
Leonard de Assis
http://about.me/ldeassis

Em 20/12/2012 09:30, Humberto Hazin escreveu:
> Opa  Leonard,
> Muito obrigado vou dar uma olhada! Sim estou usando o pacote pscl 
> para rodar os modelos ZINB!  Se eu conseguir resolver o problema 
> coloco na lista.
> Cara se não me engano tive esse problema também a um tempo atrás, veja 
> se código abaixo para ver se resolve o teu problema. Só uma 
> observação, com esse código não precisas rodar o pacote pscl.
> https://www.dropbox.com/s/8l480on83dvm3m7/zeroinflCorreto.R
> Um abraço,
> Humberto
> Enviado do Email do Windows
> *De:* Leonard de Assis
> *Enviado:* ?19? de ?dezembro? de ?2012 ?22?:?04
> *Para:* r-br em listas.c3sl.ufpr.br
> *Assunto:* Re: [R-br] Cálculo do percentage prediction error em ZINB
> Humberto
>
> vc está usando o pscl?
>
> Eu estou no momento com um problema envolvendo ZINB, só que o meu é um 
> pouco mais chato, pois meu modelo é multivariado (E pra complicar, 
> está dando que uma das dimensões é singular, hehehe)
>
> Sugiro ler os tutoriais, vc acha um monte via rseek.
>
> Esse aqui é um deles (De antemão, não tem exatamente o que vc precisa, 
> mas tem muita coisa)
>
> http://www.ats.ucla.edu/stat/r/dae/zinbreg.htm
> []s
> Leonard de Assis
> http://about.me/ldeassis
> Em 19/12/2012 17:44, Humberto Hazin escreveu:
>
>     Prezados,
>
>     Estou com uma dúvida que pode parecer besteira, porém gostaria da ajuda
>     de vocês! A dúvida é a seguinte
>
>     como calcular o percentual de "Bias" (percentage prediction error) por
>     linha de um modelo ZINB (package- pscl)? O meu objetivo é fazer um boxplot com esse percentual por ano
>
>     Eu iniciei da seguinte forma:
>
>     dois bancos de dados um de try.csv (10% retirados do banco original) e outro original.csv
>
>     try<-read.csv("try.csv", header = TRUE, sep = ",", quote="\"", dec=".",fill = TRUE)
>
>     https://www.dropbox.com/s/v7vruztus11nnbi/try.csv
>
>       
>
>     original<-read.csv("original.csv", header = TRUE, sep = ",", quote="\"", dec=".",fill = TRUE)
>
>       _https://www.dropbox.com/s/7htqc2bqi45rkku/original.csv_
>
>     # Criar Fatores para o banco original
>     original$area<-rep(1,nrow(original))
>     original$area[original$lat<=-15&original$lat>=-45]<-2
>     original$A=as.factor(original$area)
>     summary(original)
>
>     original$S<-factor(original$id.group.fleet)
>     original$Q<-factor(original$Quarter)
>     original$Y<-factor(original$Year)
>
>     original$logEf<-log(original$effort1)
>
>     summary(original)
>
>     # Criar Fatores para o banco try
>
>     try$area<-rep(1,nrow(try))
>     try$area[try$lat<=-15&try$lat>=-45]<-2
>     try$A=as.factor(try$area)
>     summary(try)
>
>     try$S<-factor(try$id.group.fleet)
>     try$Q<-factor(try$Quarter)
>     try$Y<-factor(try$Year)
>     try$logEf<-try$effort1*0
>     summary(try)
>
>       
>
>     zeroinfl.fit_original<-zeroinfl(BSH~Y+S+Q+A+offset(logEf)|Y+S+Q+A,dist="negbin",data=original)
>
>     pred<-predict(zeroinfl.fit_original,newdata=try,type="response")
>
>       
>
>     Daqui em diante não tenho mais ideia de como gerar esse percentage prediction error
>
>       
>
>     Alguem poderia me ajudar!
>
>     Desde já Agradeço
>
>       
>
>     Humberto
>
>       
>
>       
>
>       
>
>       
>
>     Enviado do Email do Windows
>
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>     Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça código mínimo reproduzível.
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