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).<div>
<br></div><div>"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).</div>
<div><br></div><div>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...).</div>
<div><br></div><div>Abs<br><br><br><div class="gmail_quote">Em 8 de agosto de 2012 18:52, Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil <span dir="ltr"><<a href="mailto:emmanuel.brasil@gmail.com" target="_blank">emmanuel.brasil@gmail.com</a>></span> escreveu:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><p>Ivan,</p>
<p>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. <br>
Caso sejam piores, o modelo inicial necessita de calibracao. <br>
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. </p>
<p>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.</p>
<p>Pedro Brasil<br>
via Android (:)=</p>
<div class="gmail_quote">Em 08/08/2012 12:13, "Ivan Bezerra Allaman" <<a href="mailto:ivanalaman@yahoo.com.br" target="_blank">ivanalaman@yahoo.com.br</a>> escreveu:<br type="attribution"><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div><div class="h5">
<div><div style="font-size:12pt;font-family:arial,helvetica,sans-serif"><div><span>Bom dia Pedro!</span></div><div><br><span></span></div><div><span>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.</span></div>
<div><br><span></span></div><div><span>Abraço!</span></div><div><br><span></span></div><div><span>(S,f,P)</span></div><div><span>Allaman</span></div><div> </div><div style="background-color:transparent" align="center"><font style="background-color:transparent" face="comic sans ms" size="2"><font size="1"><b><br>
</b></font></font></div><div style="text-align:left;background-color:transparent" align="center"><font style="background-color:transparent"><font face="courier, monaco, monospace, sans-serif">\begin{signature}</font></font></div>
<div style="text-align:left;background-color:transparent" align="center"><font style="background-color:transparent"><font face="courier, monaco, monospace, sans-serif"><<>>=</font></font></div><div style="text-align:left;background-color:transparent" align="center">
<font face="courier, monaco, monospace, sans-serif">Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman</font></div><div style="text-align:left;background-color:transparent" align="center"><font face="courier, monaco, monospace, sans-serif">Universidade Estadual de Santa Cruz</font></div>
<div style="text-align:left;background-color:transparent" align="center"><font face="courier, monaco, monospace, sans-serif">Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas</font></div><div style="text-align:left;background-color:transparent" align="center">
<font face="courier, monaco, monospace, sans-serif">Ilhéus/BA - Brasil</font></div><div style="text-align:left;background-color:transparent" align="center"><font face="courier, monaco, monospace, sans-serif">Fone: <a href="tel:%2B55%2073%203680-5596" value="+557336805596" target="_blank">+55 73 3680-5596</a></font></div>
<div style="text-align:left;background-color:transparent" align="center"><font face="courier, monaco, monospace, sans-serif">E-mail: <a href="http://ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com" target="_blank">ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com</a></font></div>
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<font style="background-color:transparent"><font face="courier, monaco, monospace, sans-serif">\end{signature}</font></font></div></div></div><br></div></div>_______________________________________________<br>
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Leia o guia de postagem (<a href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>) e forneça código mínimo reproduzível.<br></blockquote></div>
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Fernando A.B. Colugnati<br><br><br>
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