[R-br] Digest R-br, volume 96, assunto 8

Edmar Caldas edmar_caldas em yahoo.com.br
Seg Dez 10 12:08:39 -02 2018


Não funcionou a função prediction. O engraçado é quem nem mensagem de erro mostra.

lixo$previsao <-predict(simples, newdata=lixo,interval = "prediction")lixo$previsao <-predict(simples, newdata=lixo,interval = "prediction", level=0.95)


segue meu codigo,

attach(waste)names(waste)simples <-lm(waste$wastee ~ restrnts)simplesajuste<-fitted(simples)waste$ajuste <-ajusteerro <- (waste$ajuste - waste$wastee)waste$erro<-erroprova <- waste$ajuste-waste$errowaste$prova <-provahead(waste)
y<- (0.14685 + 0.01014 * waste$restrnts)waste$y<-y
plot(wastee ~ ajuste)
head(waste)

#Prevendo em novos dados.
library(readxl)lixo <- read_excel("Dieretorio/lixo.xlsx")View(lixo)
attach(lixo)
lixo$previsao <-predict(simples, newdata=lixo,interval="prediction",level=0.95)lixo

eu consigo fazer a previsão, mas preciso do intervalo de confiança para previsão.
Edmar nsegue 
    Em segunda-feira, 10 de dezembro de 2018 12:00:18 BRST, <r-br-request em listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:  
 
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  1. Re: IC para previsao (Elias T. Krainski)
  2. Problema para plotar IC para modelo glm Gamma usando
      stat_smooth() no ggplot2 (ASANTOS)


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Message: 1
Date: Sun, 9 Dec 2018 16:54:45 +0000 (UTC)
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Subject: Re: [R-br] IC para previsao
Message-ID: <815218723.1276327.1544374485235 em mail.yahoo.com>
Content-Type: text/plain; charset="utf-8"


Coloca "prediction" 
 
  On Fri, Dec 7, 2018 at 22:39, Edmar Caldas por (R-br)<r-br em listas.c3sl.ufpr.br> wrote:  Preciso de uma ajuda para criar o IC para ajuste do modelo de regressão linear simples.
não dá nenhuma mensagem de erro, cria somente a previsao do modelo em novos dados.

lixo$previsao <-predict(simples, newdata=lixo,interval="confidence",level=0.95)lixo


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Message: 2
Date: Mon, 10 Dec 2018 01:47:12 -0300
From: ASANTOS <alexandre.santos em cas.ifmt.edu.br>
To: "r-br em listas.c3sl.ufpr.br" <r-br em listas.c3sl.ufpr.br>
Subject: [R-br] Problema para plotar IC para modelo glm Gamma usando
    stat_smooth() no ggplot2
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Content-Type: text/plain; charset=utf-8; format=flowed

Prezados Membros do R-br,

     Estou tentando plotar um modelo glm Gamma com stat_smooth() no 
ggplot2 sem sucesso. Minha ideia é representar o intervalo de confiança 
para um modelo onde realizei a junção de dois níveis para o fator 
Feature. Segundo exemplo fictício do meu problema:

#Simulação de um banco de dados, onde a variável resposta Production tem 
distribuição Gamma
set.seed(123)
d<-NULL
N<-50
d$Production <- rgamma(N,10)
d$Feature <- ifelse(d$Production >7 & d$Production<10, 
c("green"),ifelse(d$Production>11,
c("red"), c("blue")))
d$Temp<-rnorm(N,20,5)
d<-as.data.frame(d)
#

# Ajusto um modelo de Gamma completo
mG<- glm(Production~ Feature + Temp, family= Gamma, data = d)
summary(mG)
anova(mG,test="Chi")

# Comparo os níveis do fator Feature
library(multcomp)
PW<-summary(glht(mG, linfct = mcp(Feature= "Tukey")))
PW
cld(PW)

# Faço de conta que os níveis green = blue e realizo um novo ajuste
Feature2<-d$Feature
levels(Feature2)
levels(Feature2)[1]<-"blue&green"
levels(Feature2)[2]<-"blue&green"
levels(Feature2)
d$Feature2<-Feature2
mG2<- glm(Production~ Feature2 + Temp, family= Gamma, data = d)

# Crio os valores de predição
pred.data = data.frame(
Feature2<-d$Feature2,
Temp<-d$Temp
)
pred.data$Production = predict(mG2, newdata=pred.data, type="response")

#Realizo o plot
library("ggplot2")
ggplot(d, aes(Temp, Production, colour = Feature2)) +
   geom_point() +
   geom_line(data=pred.data) +
   stat_smooth(method = "glm", formula = y ~ x, family = Gamma)
#

      E tenho uma representação errada do intervalo de confiança do meu 
modelo mG2 porque não consigo fazer a função stat_smooth() considerar o 
ajuste mG2. Como posso resolver isso?

Obrigado

-- 
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Alexandre dos Santos
Proteção Florestal
IFMT - Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso
Campus Cáceres
Caixa Postal 244
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        alexandre.santos em cas.ifmt.edu.br
Lattes: http://lattes.cnpq.br/1360403201088680
OrcID: orcid.org/0000-0001-8232-6722  -  ResearcherID: A-5790-2016
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