[R-br] Classificação por intervalo de confiança

[ASANTOS]

Exatamente Walmes,

          Eu estava fazendo errado como comentou, queria classificar 
novas observações para áreas não utilizadas para calcular a média e o 
intervalo de confiança. Uma particularidade dos dados, são que são 
oriundos de um cálculo de índice de índice de vegetação por diferença 
normalizada (NDVI), portanto, qualquer valor abaixo de 0.69173 indicam 
áreas atacadas e acima disto sadias. Teria alguma sugestão de que 
abordagem eu poderia utilizar para fazer a predição de áreas atacadas ou 
não?

Obrigado,

Alexandre

Em 02/07/2014 10:24, walmes . escreveu:
> Pensando que você pode aumentar o número de classes, a findInterval() 
> é interessante.
>
> z1 <- rnorm(n=100, mean=0.73436, sd=0.104739)
> z2 <- rnorm(n=100, mean=0.69173, sd=0.104492)
> z <- c(z1,z2)
>
> status <- rep("sadio", length(z))
> i <- 0.69173+c(-1,1)*0.008838306
> fi <- findInterval(z, i)
> status[fi==1] <- "atacado"
>
> plot(z, col=fi+1)
> abline(h=i, lty=2)
>
> Vai uma dúvida minha que tá fora do escopo. Você tá classificando 
> novas observações (observações futuras) pelo intervalo de confiança 
> (para um parâmetro) gerado em uma análise. Talvez isso não seja 
> adequado. O nível de confiança desse intervalo (95%) não significa que 
> 95% das observações serão classificadas como "atacada". 95% é o nível 
> de cobertura do intervalo que representa a probabilidade dele conter o 
> parâmetro. Não seria mais apropriado um intervalo de predição (para 
> observação futura)?
>
> À disposição.
> Walmes.
>
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