[R-br] Classificação por intervalo de confiança

[ASANTOS]

Walmes,

       Fiz a predição sobre um modelo linear abaixo, isto parece correto:

## Dados artificiais
z1 <- rnorm(n=100, mean=0.73436, sd=0.104739)
z2 <- rnorm(n=100, mean=0.60173, sd=0.054492)
z <- c(z1,z2)
x1<-rep("sadio",length(z)/2)
x2<-rep("atacado",length(z)/2)
x<-c(x1,x2)

status <- rep("sadio", length(z))
i <- 0.69173+c(-1,1)*0.008838306
fi <- findInterval(z, i)
status[fi==1] <- "atacado"


#Ajuste do modelo
m.1<-lm(z~x)
prd<-predict(m.1, interval=c("prediction"))

## Representação gráfica
plot(z, col=fi+1)
abline(h=i, lty=2)
matlines(prd[,c("lwr","upr")], col="red")



Obrigado,

Alexandre
Em 02/07/2014 12:20, ASANTOS escreveu:
> 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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