Prezado Pedro Emmanuel A. A. do Brasil<div>Talvez a função cv.lm do pacote DAAG possa lhe ajudar</div><div>Vejas os códigos abaixo</div><div><br></div><div><br></div><div><div>#cv.lm {DAAG} R Documentation </div><div>#Cross-Validation for Linear Regression</div>
<div>#Description</div><div>#This function gives internal and cross-validation measures of</div><div>#predictive accuracy for ordinary linear regression. The data</div><div>#are randomly assigned to a number of ‘folds’. Each fold is removed,</div>
<div>#in turn, while the remaining data is used to re-fit the regression</div><div>#model and to predict at the deleted observations. </div><div>#</div><div>x <- c(30,20,60,80,40,50,60,30,70,60)</div><div>y <- c(73,50,128,170,87,108,135,69,148,132)</div>
<div>a=data.frame(x,y);attach(a)</div><div>mod<-lm(y ~ x)</div><div>mod</div><div>summary(mod)</div><div>anova(mod)</div><div>model.frame(mod)</div><div>predict(mod, se.fit = TRUE)</div><div>library(DAAG)</div><div>cv.lm(df = a, form.lm = formula(y ~ x), m=3, dots = </div>
<div> FALSE, seed=29, plotit=TRUE, printit=TRUE)</div><div><br></div><div>Boa sorte</div><div>Gilenio Fernandes<br><br><div class="gmail_quote">Em 9 de agosto de 2012 10:36, <span dir="ltr"><<a href="mailto:r-br-request@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">r-br-request@listas.c3sl.ufpr.br</a>></span> escreveu:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Enviar submissões para a lista de discussão R-br para<br>
<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
<br>
Para se cadastrar ou descadastrar via WWW, visite o endereço<br>
<a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>
ou, via email, envie uma mensagem com a palavra 'help' no assunto ou<br>
corpo da mensagem para<br>
<a href="mailto:r-br-request@listas.c3sl.ufpr.br">r-br-request@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
<br>
Você poderá entrar em contato com a pessoa que gerencia a lista pelo<br>
endereço<br>
<a href="mailto:r-br-owner@listas.c3sl.ufpr.br">r-br-owner@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
<br>
Quando responder, por favor edite sua linha Assunto assim ela será<br>
mais específica que "Re: Contents of R-br digest..."<br>
<br>
<br>
Tópicos de Hoje:<br>
<br>
1. Re: Como estimar R2 de modelo linear a partir de previsões em<br>
novos dados? (Ivan Bezerra Allaman)<br>
2. Re: Erro nls: matriz gradiente singular com estimativas de<br>
parâmetros iniciais (Ivan Bezerra Allaman)<br>
3. Correlação de pearson (Marcelo Claro de Souza)<br>
4. Re: Correlação de pearson (FHRB Toledo)<br>
5. Re: Correlação de pearson (Marcelo Claro de Souza)<br>
6. bibliog para estudo, preferencialmente em R. (Cleber N.Borges)<br>
7. Re: Correlação de pearson (Paulo Justiniano)<br>
8. Re: Erro nls: matriz gradiente singular com estimativas de<br>
parâmetros iniciais (Gustavo Dias Azevedo)<br>
9. Re: Como estimar R2 de modelo linear a partir de previsões em<br>
novos dados? (Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil)<br>
10. Re: Como estimar R2 de modelo linear a partir de previsões em<br>
novos dados? (Fernando Colugnati)<br>
11. Re: Como estimar R2 de modelo linear a partir de previsões em<br>
novos dados? (Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil)<br>
12. Regressão (kaue veras)<br>
13. Re: Erro nls: matriz gradiente singular com estimativas de<br>
parâmetros iniciais (Gustavo Dias Azevedo)<br>
14. Re: Regressão (Walmes Zeviani)<br>
15. Re: Erro nls: matriz gradiente singular com estimativas de<br>
parâmetros iniciais (Benilton Carvalho)<br>
16. Re: Regressão (kaue veras)<br>
17. Re: Como estimar R2 de modelo linear a partir de previsões em<br>
novos dados? (Fernando Colugnati)<br>
<br>
<br>
----------------------------------------------------------------------<br>
<br>
Message: 1<br>
Date: Wed, 8 Aug 2012 08:13:25 -0700 (PDT)<br>
From: Ivan Bezerra Allaman <<a href="mailto:ivanalaman@yahoo.com.br">ivanalaman@yahoo.com.br</a>><br>
To: R Brasil <<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>><br>
Subject: Re: [R-br] Como estimar R2 de modelo linear a partir de<br>
previsões em novos dados?<br>
Message-ID:<br>
<<a href="mailto:1344438805.53229.YahooMailNeo@web161803.mail.bf1.yahoo.com">1344438805.53229.YahooMailNeo@web161803.mail.bf1.yahoo.com</a>><br>
Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"<br>
<br>
Bom dia Pedro!<br>
<br>
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<br>
média, estas médias serão diferentes obviamente pelo simples processo de amostragem.<br>
<br>
Abraço!<br>
<br>
(S,f,P)<br>
Allaman<br>
<br>
<br>
<br>
\begin{signature}<br>
<<>>=<br>
Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman<br>
Universidade Estadual de Santa Cruz<br>
Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas<br>
Ilhéus/BA - Brasil<br>
Fone: <a href="tel:%2B55%2073%203680-5596" value="+557336805596">+55 73 3680-5596</a><br>
E-mail: <a href="http://ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com" target="_blank">ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com</a><br>
@<br>
\end{signature}<br>
-------------- Próxima Parte ----------<br>
Um anexo em HTML foi limpo...<br>
URL: <<a href="http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120808/5d962bb8/attachment-0001.html" target="_blank">http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120808/5d962bb8/attachment-0001.html</a>><br>
<br>
------------------------------<br>
<br>
Message: 2<br>
Date: Wed, 8 Aug 2012 08:18:33 -0700 (PDT)<br>
From: Ivan Bezerra Allaman <<a href="mailto:ivanalaman@yahoo.com.br">ivanalaman@yahoo.com.br</a>><br>
To: R Brasil <<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>><br>
Subject: Re: [R-br] Erro nls: matriz gradiente singular com<br>
estimativas de parâmetros iniciais<br>
Message-ID:<br>
<<a href="mailto:1344439113.80614.YahooMailNeo@web161805.mail.bf1.yahoo.com">1344439113.80614.YahooMailNeo@web161805.mail.bf1.yahoo.com</a>><br>
Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"<br>
<br>
Se você indicou exatamente os valores não deveria dar erro!! Perceba que primeiro vc nos informa o seguinte modelo:<br>
<br>
y = K*x(^a)*w(^b)/(z^c)<br>
<br>
e depois na função você informa outro modelo:<br>
<br>
modelo <- nls(y~K*(x^a)*(w^b)*(z^c),data=dados,start=list(K=1,a=0.33,b=0.66,c=-1.33))<br>
<br>
Provavelmente o erro deve ser este!!<br>
<br>
(S,f,P)<br>
Allaman<br>
<br>
<br>
\begin{signature}<br>
<<>>=<br>
Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman<br>
Universidade Estadual de Santa Cruz<br>
Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas<br>
Ilhéus/BA - Brasil<br>
Fone: <a href="tel:%2B55%2073%203680-5596" value="+557336805596">+55 73 3680-5596</a><br>
E-mail: <a href="http://ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com" target="_blank">ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com</a><br>
@<br>
\end{signature}<br>
-------------- Próxima Parte ----------<br>
Um anexo em HTML foi limpo...<br>
URL: <<a href="http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120808/ff73f34f/attachment-0001.html" target="_blank">http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120808/ff73f34f/attachment-0001.html</a>><br>
<br>
------------------------------<br>
<br>
Message: 3<br>
Date: Wed, 8 Aug 2012 08:25:20 -0700 (PDT)<br>
From: Marcelo Claro de Souza <<a href="mailto:marcelo_claro@yahoo.com.br">marcelo_claro@yahoo.com.br</a>><br>
To: Rbr <<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>><br>
Subject: [R-br] Correlação de pearson<br>
Message-ID:<br>
<<a href="mailto:1344439520.35595.YahooMailNeo@web160106.mail.bf1.yahoo.com">1344439520.35595.YahooMailNeo@web160106.mail.bf1.yahoo.com</a>><br>
Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"<br>
<br>
Estou rodando minhas correlações de Pearson segundo modelo abaixo:<br>
<br>
a=c(1,2,3,4,5,6)<br>
b=c(10,13,7,6,8,9)<br>
c=c(12,15,16,22,30,15)<br>
d=c(5,6,7,8,9,10)<br>
x=cbind(a,b,c,d)<br>
x=data.frame(x)<br>
cor(x,method='pearson')<br>
É possível determinar o número de casas decimais que será exibido na matriz de correlações?<br>
Muito obrigado.<br>
<br>
<br>
Marcelo Claro de Souza<br>
<br>
Biologist, PhD student in Plant Biology<br>
Institute of Bioscience - UNESP, Brazil<br>
-------------- Próxima Parte ----------<br>
Um anexo em HTML foi limpo...<br>
URL: <<a href="http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120808/7b4d9d17/attachment-0001.html" target="_blank">http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120808/7b4d9d17/attachment-0001.html</a>><br>
<br>
------------------------------<br>
<br>
Message: 4<br>
Date: Wed, 8 Aug 2012 12:35:04 -0300<br>
From: FHRB Toledo <<a href="mailto:fernandohtoledo@gmail.com">fernandohtoledo@gmail.com</a>><br>
To: <a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>, Marcelo Claro de Souza<br>
<<a href="mailto:marcelo_claro@yahoo.com.br">marcelo_claro@yahoo.com.br</a>><br>
Subject: Re: [R-br] Correlação de pearson<br>
Message-ID:<br>
<CAN55XP7rHnW0QrOKuGa8FfYQfkn-Lri3uunTd=<a href="mailto:oPaPj9wHzPvw@mail.gmail.com">oPaPj9wHzPvw@mail.gmail.com</a>><br>
Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"<br>
<br>
Acho que não é exatamente o que você quer, mas...<br>
<br>
round(cor(x, method = 'pearson'), dig = 4)<br>
<br>
2012/8/8 Marcelo Claro de Souza <<a href="mailto:marcelo_claro@yahoo.com.br">marcelo_claro@yahoo.com.br</a>><br>
<br>
> Estou rodando minhas correlações de Pearson segundo modelo abaixo:<br>
><br>
> a=c(1,2,3,4,5,6)<br>
> b=c(10,13,7,6,8,9)<br>
> c=c(12,15,16,22,30,15)<br>
> d=c(5,6,7,8,9,10)<br>
> x=cbind(a,b,c,d)<br>
> x=data.frame(x)<br>
> cor(x,method='pearson')<br>
><br>
> É possível determinar o número de casas decimais que será exibido na<br>
> matriz de correlações?<br>
> Muito obrigado.<br>
><br>
> Marcelo Claro de Souza<br>
> Biologist, PhD student in Plant Biology<br>
> Institute of Bioscience - UNESP, Brazil<br>
><br>
><br>
> _______________________________________________<br>
> R-br mailing list<br>
> <a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
> <a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>
> 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<br>
> código mínimo reproduzível.<br>
><br>
-------------- Próxima Parte ----------<br>
Um anexo em HTML foi limpo...<br>
URL: <<a href="http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120808/2053a3cb/attachment-0001.html" target="_blank">http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120808/2053a3cb/attachment-0001.html</a>><br>
<br>
------------------------------<br>
<br>
Message: 5<br>
Date: Wed, 8 Aug 2012 08:37:11 -0700 (PDT)<br>
From: Marcelo Claro de Souza <<a href="mailto:marcelo_claro@yahoo.com.br">marcelo_claro@yahoo.com.br</a>><br>
To: FHRB Toledo <<a href="mailto:fernandohtoledo@gmail.com">fernandohtoledo@gmail.com</a>><br>
Cc: Rbr <<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>><br>
Subject: Re: [R-br] Correlação de pearson<br>
Message-ID:<br>
<<a href="mailto:1344440231.27198.YahooMailNeo@web160106.mail.bf1.yahoo.com">1344440231.27198.YahooMailNeo@web160106.mail.bf1.yahoo.com</a>><br>
Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"<br>
<br>
Olá Fernando,<br>
Acho que não fui bem claro na pergunta, mas era isso mesmo.<br>
Muito obrigado.<br>
<br>
<br>
Marcelo Claro de Souza<br>
<br>
Biologist, PhD student in Plant Biology<br>
Institute of Bioscience - UNESP, Brazil<br>
<br>
<br>
<br>
<br>
________________________________<br>
De: FHRB Toledo <<a href="mailto:fernandohtoledo@gmail.com">fernandohtoledo@gmail.com</a>><br>
Para: <a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>; Marcelo Claro de Souza <<a href="mailto:marcelo_claro@yahoo.com.br">marcelo_claro@yahoo.com.br</a>><br>
Enviadas: Quarta-feira, 8 de Agosto de 2012 12:35<br>
Assunto: Re: [R-br] Correlação de pearson<br>
<br>
<br>
Acho que não é exatamente o que você quer, mas...<br>
round(cor(x, method = 'pearson'), dig = 4)<br>
<br>
<br>
2012/8/8 Marcelo Claro de Souza <<a href="mailto:marcelo_claro@yahoo.com.br">marcelo_claro@yahoo.com.br</a>><br>
<br>
Estou rodando minhas correlações de Pearson segundo modelo abaixo:<br>
><br>
><br>
>a=c(1,2,3,4,5,6)<br>
>b=c(10,13,7,6,8,9)<br>
>c=c(12,15,16,22,30,15)<br>
>d=c(5,6,7,8,9,10)<br>
>x=cbind(a,b,c,d)<br>
>x=data.frame(x)<br>
>cor(x,method='pearson')<br>
><br>
>É possível determinar o número de casas decimais que será exibido na matriz de correlações?<br>
>Muito obrigado.<br>
><br>
> <br>
>Marcelo Claro de Souza<br>
><br>
>Biologist, PhD student in Plant Biology<br>
>Institute of Bioscience - UNESP, Brazil<br>
><br>
><br>
>_______________________________________________<br>
>R-br mailing list<br>
><a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
><a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>
>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>
><br>
-------------- Próxima Parte ----------<br>
Um anexo em HTML foi limpo...<br>
URL: <<a href="http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120808/63478da2/attachment-0001.html" target="_blank">http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120808/63478da2/attachment-0001.html</a>><br>
<br>
------------------------------<br>
<br>
Message: 6<br>
Date: Wed, 08 Aug 2012 12:46:19 -0300<br>
From: "Cleber N.Borges" <<a href="mailto:klebyn@yahoo.com.br">klebyn@yahoo.com.br</a>><br>
To: <a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
Subject: [R-br] bibliog para estudo, preferencialmente em R.<br>
Message-ID: <<a href="mailto:502289CB.2000600@yahoo.com.br">502289CB.2000600@yahoo.com.br</a>><br>
Content-Type: text/plain; charset=ISO-8859-1; format=flowed<br>
<br>
Prezados,<br>
Boa Tarde,<br>
<br>
Peço por gentileza indicações de Referencias Bibliograficas<br>
para 02 tópicos de estatística, que são:<br>
<br>
1) Intervalo de confiança de uma prevalência;<br>
2) Análise não paramétrica para respostas subjetivas/discretas.<br>
<br>
Acredito que o primeiro seja referente à Epidemologia, porém nunca<br>
estudei nada a respeito.<br>
Caso alguém puder confirmar que o termo 'Prevalência' seja usual,<br>
ficaria grato.<br>
Eu sou químico de formação, porém tenho uns 30 livros de estatística<br>
e nunca me deparei com esses 02 tópicos.<br>
<br>
Agradeço antecipadamente por qualquer ajuda.<br>
Obrigado.<br>
<br>
Cleber N.Borges<br>
<br>
<br>
<br>
<br>
------------------------------<br>
<br>
Message: 7<br>
Date: Wed, 8 Aug 2012 13:54:15 -0300 (BRT)<br>
From: Paulo Justiniano <<a href="mailto:paulojus@leg.ufpr.br">paulojus@leg.ufpr.br</a>><br>
To: Rbr <<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>>, Marcelo Claro de Souza<br>
<<a href="mailto:marcelo_claro@yahoo.com.br">marcelo_claro@yahoo.com.br</a>><br>
Subject: Re: [R-br] Correlação de pearson<br>
Message-ID: <<a href="mailto:alpine.DEB.2.00.1208081353380.7502@pataxo.est.ufpr.br">alpine.DEB.2.00.1208081353380.7502@pataxo.est.ufpr.br</a>><br>
Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"; Format="flowed"<br>
<br>
options()$digits<br>
format()<br>
prettynum()<br>
<br>
e funcoes relacionadas nas documentacoes destas podem fazer o que deseja<br>
<br>
<br>
<br>
<br>
On Wed, 8 Aug 2012, Marcelo Claro de Souza wrote:<br>
<br>
> Estou rodando minhas correlações de Pearson segundo modelo abaixo:<br>
><br>
> a=c(1,2,3,4,5,6)<br>
> b=c(10,13,7,6,8,9)<br>
> c=c(12,15,16,22,30,15)<br>
> d=c(5,6,7,8,9,10)<br>
> x=cbind(a,b,c,d)<br>
> x=data.frame(x)<br>
> cor(x,method='pearson')<br>
><br>
> É possível determinar o número de casas decimais que será exibido na matriz de correlações?<br>
> Muito obrigado.<br>
> <br>
> Marcelo Claro de Souza<br>
> Biologist, PhD student in Plant Biology<br>
> Institute of Bioscience - UNESP, Brazil<br>
><br>
><br>
><br>
<br>
------------------------------<br>
<br>
Message: 8<br>
Date: Wed, 8 Aug 2012 14:25:42 -0300<br>
From: Gustavo Dias Azevedo <<a href="mailto:gustavoazevedo@id.uff.br">gustavoazevedo@id.uff.br</a>><br>
To: <a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>, Ivan Bezerra Allaman<br>
<<a href="mailto:ivanalaman@yahoo.com.br">ivanalaman@yahoo.com.br</a>><br>
Subject: Re: [R-br] Erro nls: matriz gradiente singular com<br>
estimativas de parâmetros iniciais<br>
Message-ID:<br>
<CAG2s6y_7ERWh6pfK5D70_ZP4JRwRXm05SdE4r=<a href="mailto:EwMWAYNNiORw@mail.gmail.com">EwMWAYNNiORw@mail.gmail.com</a>><br>
Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"<br>
<br>
Foi apenas um erro meu de digitação. O modelo correto encontra-se como<br>
escrito na função: (y~K*(x^a)*(w^b)*(z^c).<br>
<br>
Em 8 de agosto de 2012 12:18, Ivan Bezerra Allaman<br>
<<a href="mailto:ivanalaman@yahoo.com.br">ivanalaman@yahoo.com.br</a>>escreveu:<br>
<br>
> Se você indicou exatamente os valores não deveria dar erro!! Perceba que<br>
> primeiro vc nos informa o seguinte modelo:<br>
><br>
> y = K*x(^a)*w(^b)/(z^c)<br>
><br>
> e depois na função você informa outro modelo:<br>
><br>
> modelo <- nls(y~K*(x^a)*(w^b)*<br>
> (z^c),data=dados,start=list(K=1,a=0.33,b=0.66,c=-1.33))<br>
><br>
> Provavelmente o erro deve ser este!!<br>
><br>
> (S,f,P)<br>
> Allaman<br>
> *<br>
> *<br>
> \begin{signature}<br>
> <<>>=<br>
> Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman<br>
> Universidade Estadual de Santa Cruz<br>
> Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas<br>
> Ilhéus/BA - Brasil<br>
> Fone: <a href="tel:%2B55%2073%203680-5596" value="+557336805596">+55 73 3680-5596</a><br>
> E-mail: <a href="http://ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com" target="_blank">ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com</a><br>
> @<br>
> \end{signature}<br>
><br>
> _______________________________________________<br>
> R-br mailing list<br>
> <a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
> <a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>
> 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<br>
> código mínimo reproduzível.<br>
><br>
-------------- Próxima Parte ----------<br>
Um anexo em HTML foi limpo...<br>
URL: <<a href="http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120808/249cec6a/attachment-0001.html" target="_blank">http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120808/249cec6a/attachment-0001.html</a>><br>
<br>
------------------------------<br>
<br>
Message: 9<br>
Date: Wed, 8 Aug 2012 18:52:20 -0300<br>
From: Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil<br>
<<a href="mailto:emmanuel.brasil@gmail.com">emmanuel.brasil@gmail.com</a>><br>
To: <a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>, Ivan Bezerra Allaman<br>
<<a href="mailto:ivanalaman@yahoo.com.br">ivanalaman@yahoo.com.br</a>><br>
Subject: Re: [R-br] Como estimar R2 de modelo linear a partir de<br>
previsões em novos dados?<br>
Message-ID:<br>
<CAFfGvy+cVsO=j=<a href="mailto:g6j5p3tVJB5-DB9WW-ajB6SJhqU5ZFtqwT6w@mail.gmail.com">g6j5p3tVJB5-DB9WW-ajB6SJhqU5ZFtqwT6w@mail.gmail.com</a>><br>
Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"<br>
<br>
Ivan,<br>
<br>
Entendi o seu comentario mas isso nao me serve. Eu nao quero outro modelo.<br>
O que eu quero e saber se a qualidade das previsoes no futuro sem mantem<br>
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<br>
logisticos e para os modelos de sobrevivencia,mas mao encontrei para os<br>
mpdelos lineares.<br>
<br>
Se eu vou utilizar esses modelos para prever eventos em pacientes que serao<br>
avaliados no futuro eu gostaria de saber o quanto esse modelo e bom para<br>
esse fim. Por isso me interessa as previsoes no w2 muito mais o que as<br>
previsoes no w1 pelo mesmo modelo.<br>
<br>
Pedro Brasil<br>
via Android (:)=<br>
Em 08/08/2012 12:13, "Ivan Bezerra Allaman" <<a href="mailto:ivanalaman@yahoo.com.br">ivanalaman@yahoo.com.br</a>><br>
escreveu:<br>
<br>
> Bom dia Pedro!<br>
><br>
> Tu concordas comigo que a partir do momento que ajustastes um modelo por<br>
> meio de uma amostra, o modelo irá fazer uma estimativa da variável resposta<br>
> independentemente de qual amostra você utilize (desde que os pontos estejam<br>
> dentro do intervalo no qual o modelo foi ajustado é claro) com aquela<br>
> precisão no qual foi construído o modelo. Se vc utilizar um modelo ajustado<br>
> com a amostra w1 e depois usar o modelo para fazer estimativas com a<br>
> amostra w2, estas estimativas foram estimadas com a precisão dada no<br>
> primeiro ajuste. Se você realmente, quer avaliar o ajuste do modelo feito<br>
> com a amostra w1 e depois com a amostra w2 é simples, basta ajustar um<br>
> modelo feito com a amostra w1 e depois ajustar outro modelo feito com a<br>
> amostra w2 e comparar os R2, embora não vejo muito sentido nisso, pois é<br>
> claro, que os valores serão diferentes sempre, pois é aquela velha<br>
> história, se retirarmos 'n' amostras de uma população e retirarmos de cada<br>
> amostra a média, estas médias serão diferentes obviamente pelo simples<br>
> processo de amostragem.<br>
><br>
> Abraço!<br>
><br>
> (S,f,P)<br>
> Allaman<br>
><br>
> *<br>
> *<br>
> \begin{signature}<br>
> <<>>=<br>
> Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman<br>
> Universidade Estadual de Santa Cruz<br>
> Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas<br>
> Ilhéus/BA - Brasil<br>
> Fone: <a href="tel:%2B55%2073%203680-5596" value="+557336805596">+55 73 3680-5596</a><br>
> E-mail: <a href="http://ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com" target="_blank">ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com</a><br>
> @<br>
> \end{signature}<br>
><br>
> _______________________________________________<br>
> R-br mailing list<br>
> <a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
> <a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>
> 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<br>
> código mínimo reproduzível.<br>
><br>
-------------- Próxima Parte ----------<br>
Um anexo em HTML foi limpo...<br>
URL: <<a href="http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120808/53fe561d/attachment-0001.html" target="_blank">http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120808/53fe561d/attachment-0001.html</a>><br>
<br>
------------------------------<br>
<br>
Message: 10<br>
Date: Wed, 8 Aug 2012 20:37:15 -0300<br>
From: Fernando Colugnati <<a href="mailto:fcolugnati@gmail.com">fcolugnati@gmail.com</a>><br>
To: <a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
Cc: Ivan Bezerra Allaman <<a href="mailto:ivanalaman@yahoo.com.br">ivanalaman@yahoo.com.br</a>><br>
Subject: Re: [R-br] Como estimar R2 de modelo linear a partir de<br>
previsões em novos dados?<br>
Message-ID:<br>
<CAOLzYt0-4qFRTNRz-XPYuQAagvG11mwt_t=<a href="mailto:uhDxMAeG5WkRruA@mail.gmail.com">uhDxMAeG5WkRruA@mail.gmail.com</a>><br>
Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"<br>
<br>
Pedro, me desculpe, mas conceitualmente isso não faz sentido do ponto de<br>
vista frequentista que vc está empregando. No máximo vc conseguirá bandas<br>
de confiança para extrapolações e interpolações a partir dos seus dados, e<br>
verificar se as "previsões com novos dados" (que não são previsões no<br>
sentido que vc está querendo) caem dentro destas bandas. o que isso<br>
significa, não sei ao certo. Na verdade técnicas como Análise Discriminante<br>
e modelos de clasificação utilizam este tipo de abordagem como validação do<br>
modelo, a chamada Crossvalidation, mas mesmo lá, são feitas apenas medidas<br>
de "acerto" nas classificações, dado que se sabe o estado real das<br>
observações desta nova amostra (eg: Doente e Não Doente).<br>
<br>
"quero e saber se a qualidade das previsoes no futuro sem mantem como no<br>
ajuste inicial" . Isso não vai acontecer, principalmente se seus novos<br>
dados estiverem em uma amplitude diferente de observação (algo que o Ivan<br>
já apontou no email dele).<br>
<br>
Este seu raciocínio me parece muito mais algo Bayesiano....aliás, modelos<br>
de regressão para prognóstico de pacientes é algo muito pouco preconizado,<br>
vide literatura (Bland, Altman, Greenland, Rothman, etc...).<br>
<br>
Abs<br>
<br>
<br>
Em 8 de agosto de 2012 18:52, Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil <<br>
<a href="mailto:emmanuel.brasil@gmail.com">emmanuel.brasil@gmail.com</a>> escreveu:<br>
<br>
> Ivan,<br>
><br>
> Entendi o seu comentario mas isso nao me serve. Eu nao quero outro modelo.<br>
> O que eu quero e saber se a qualidade das previsoes no futuro sem mantem<br>
> 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<br>
> logisticos e para os modelos de sobrevivencia,mas mao encontrei para os<br>
> mpdelos lineares.<br>
><br>
> Se eu vou utilizar esses modelos para prever eventos em pacientes que<br>
> serao avaliados no futuro eu gostaria de saber o quanto esse modelo e bom<br>
> para esse fim. Por isso me interessa as previsoes no w2 muito mais o que as<br>
> previsoes no w1 pelo mesmo modelo.<br>
><br>
> Pedro Brasil<br>
> via Android (:)=<br>
> Em 08/08/2012 12:13, "Ivan Bezerra Allaman" <<a href="mailto:ivanalaman@yahoo.com.br">ivanalaman@yahoo.com.br</a>><br>
> escreveu:<br>
><br>
>> Bom dia Pedro!<br>
>><br>
>> Tu concordas comigo que a partir do momento que ajustastes um modelo por<br>
>> meio de uma amostra, o modelo irá fazer uma estimativa da variável resposta<br>
>> independentemente de qual amostra você utilize (desde que os pontos estejam<br>
>> dentro do intervalo no qual o modelo foi ajustado é claro) com aquela<br>
>> precisão no qual foi construído o modelo. Se vc utilizar um modelo ajustado<br>
>> com a amostra w1 e depois usar o modelo para fazer estimativas com a<br>
>> amostra w2, estas estimativas foram estimadas com a precisão dada no<br>
>> primeiro ajuste. Se você realmente, quer avaliar o ajuste do modelo feito<br>
>> com a amostra w1 e depois com a amostra w2 é simples, basta ajustar um<br>
>> modelo feito com a amostra w1 e depois ajustar outro modelo feito com a<br>
>> amostra w2 e comparar os R2, embora não vejo muito sentido nisso, pois é<br>
>> claro, que os valores serão diferentes sempre, pois é aquela velha<br>
>> história, se retirarmos 'n' amostras de uma população e retirarmos de cada<br>
>> amostra a média, estas médias serão diferentes obviamente pelo simples<br>
>> processo de amostragem.<br>
>><br>
>> Abraço!<br>
>><br>
>> (S,f,P)<br>
>> Allaman<br>
>><br>
>> *<br>
>> *<br>
>> \begin{signature}<br>
>> <<>>=<br>
>> Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman<br>
>> Universidade Estadual de Santa Cruz<br>
>> Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas<br>
>> Ilhéus/BA - Brasil<br>
>> Fone: <a href="tel:%2B55%2073%203680-5596" value="+557336805596">+55 73 3680-5596</a><br>
>> E-mail: <a href="http://ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com" target="_blank">ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com</a><br>
>> @<br>
>> \end{signature}<br>
>><br>
>> _______________________________________________<br>
>> R-br mailing list<br>
>> <a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
>> <a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>
>> 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<br>
>> código mínimo reproduzível.<br>
>><br>
><br>
> _______________________________________________<br>
> R-br mailing list<br>
> <a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
> <a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>
> 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<br>
> código mínimo reproduzível.<br>
><br>
<br>
<br>
<br>
--<br>
Fernando A.B. Colugnati<br>
-------------- Próxima Parte ----------<br>
Um anexo em HTML foi limpo...<br>
URL: <<a href="http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120808/363fbe30/attachment-0001.html" target="_blank">http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120808/363fbe30/attachment-0001.html</a>><br>
<br>
------------------------------<br>
<br>
Message: 11<br>
Date: Thu, 9 Aug 2012 09:27:36 -0300<br>
From: Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil<br>
<<a href="mailto:emmanuel.brasil@gmail.com">emmanuel.brasil@gmail.com</a>><br>
To: <a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
Subject: Re: [R-br] Como estimar R2 de modelo linear a partir de<br>
previsões em novos dados?<br>
Message-ID:<br>
<<a href="mailto:CAFfGvyLB1A6mJkMEDJzGFpW_zw%2BRxBZ9NnaWiDAZjNR0qAfaeQ@mail.gmail.com">CAFfGvyLB1A6mJkMEDJzGFpW_zw+RxBZ9NnaWiDAZjNR0qAfaeQ@mail.gmail.com</a>><br>
Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"<br>
<br>
Amigos de R,<br>
<br>
Conceitualmente falando, a unica coisa que eu poderia comentar é essa ideia<br>
não é minha. Ha uma literatura extensa a respeito de modelos para predição.<br>
<br>
Vide<br>
<a href="http://books.google.com.br/books?id=kHGK58cLsMIC&printsec=frontcover&dq=clinical+prediction+models&source=bl&ots=TLWdGZeCqo&sig=p-7XkhqnTRfUGpeKBW3mmZUEE5c&hl=pt-BR&sa=X&ei=MKgjUL_DHuP00gHIm4D4Ag&ved=0CDMQ6AEwAA#v=onepage&q=clinical%20prediction%20models&f=false" target="_blank">http://books.google.com.br/books?id=kHGK58cLsMIC&printsec=frontcover&dq=clinical+prediction+models&source=bl&ots=TLWdGZeCqo&sig=p-7XkhqnTRfUGpeKBW3mmZUEE5c&hl=pt-BR&sa=X&ei=MKgjUL_DHuP00gHIm4D4Ag&ved=0CDMQ6AEwAA#v=onepage&q=clinical%20prediction%20models&f=false</a><br>
<br>
ou<br>
<br>
<a href="http://books.google.com.br/books?id=kMyXEJEtFmkC&printsec=frontcover&dq=diagnostic+tests+classification+and+prediction&source=bl&ots=Qhe5sg7Jym&sig=w8-U946rWsA7vqKD0Srq7uDIPFE&hl=pt-BR&sa=X&ei=Z6ojUNi7Aqu40AGbp4DQBA&ved=0CDMQ6AEwAA#v=onepage&q=diagnostic%20tests%20classification%20and%20prediction&f=false" target="_blank">http://books.google.com.br/books?id=kMyXEJEtFmkC&printsec=frontcover&dq=diagnostic+tests+classification+and+prediction&source=bl&ots=Qhe5sg7Jym&sig=w8-U946rWsA7vqKD0Srq7uDIPFE&hl=pt-BR&sa=X&ei=Z6ojUNi7Aqu40AGbp4DQBA&ved=0CDMQ6AEwAA#v=onepage&q=diagnostic%20tests%20classification%20and%20prediction&f=false</a><br>
<br>
Dentro de modelos de predição clinica ou ferramentas de suporte a decisão,<br>
ha conceitos como desenvolvimento ou ajuste de modelos, calibração ou<br>
penalização de modelos, validação interna, e validação externa. Essa ultima<br>
pode ser validação cruzada, temporal, ou simultanea propriamente dita.<br>
<br>
Imaginem que há um modelo em que estima a probabilidade de um sujeito ser<br>
portador de uma doença de transmissão aérea. Com esse modelo o médico pode<br>
decidir se o paciente ficará em isolamento respiratorio ou não na chegada<br>
do paciente no hospital. Mas percebam que o modelo foi desenvolvido em<br>
outros pacientes. O que interessa nesse momento é se para este paciente em<br>
particular o modelo funcionará razoavelmente. O que representa essa ideia é<br>
a validação externa, e isso vai alem representação da população pela<br>
amostra ou de características da amostra. Geralmente o desempenho dos<br>
modelos em validação externa é pior que o desempenho no ajuste inicial.<br>
Isso é o superajuste, que parece ser muito frequente em modelos para<br>
predição, e é por isso que se recomenda a calibração de modelos para uso em<br>
predição. Essas ideias possuem analogia com o aprendizado, validação e<br>
simulação de redes neurais.<br>
<br>
Mais uma vez a pergunta inicial. Eu encontrei funções que fazem a<br>
estimativa de desempenho de modelo em valores previstos pelos modelos em<br>
outros dados para logisticos e sobrevivencia, mas não encontrei para<br>
modelos lineares. Alguem poderia me indicar alguma forma de estimar o<br>
desempenho de um modelo linear a partir de valores previstos e outros dados?<br>
<br>
Abraço forte,<br>
<br>
Dr. Pedro Emmanuel A. A. do Brasil<br>
Curriculum Lattes: <a href="http://lattes.cnpq.br/6597654894290806" target="_blank">http://lattes.cnpq.br/6597654894290806</a><br>
Instituto de Pesquisa Clínica Evandro Chagas<br>
Fundação Oswaldo Cruz<br>
Rio de Janeiro - Brasil<br>
Av. Brasil 4365,<br>
CEP 21040-360,<br>
Tel 55 <a href="tel:21%203865-9648" value="+12138659648">21 3865-9648</a><br>
email: <a href="mailto:pedro.brasil@ipec.fiocruz.br">pedro.brasil@ipec.fiocruz.br</a><br>
email: <a href="mailto:emmanuel.brasil@gmail.com">emmanuel.brasil@gmail.com</a><br>
<br>
---Apoio aos softwares livres<br>
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apresentações.<br>
<a href="http://www.epidata.dk" target="_blank">www.epidata.dk</a> - entrada de dados.<br>
<a href="http://www.r-project.org" target="_blank">www.r-project.org</a> - análise de dados.<br>
<a href="http://www.ubuntu.com" target="_blank">www.ubuntu.com</a> - sistema operacional<br>
<br>
<br>
<br>
Em 8 de agosto de 2012 20:37, Fernando Colugnati <<a href="mailto:fcolugnati@gmail.com">fcolugnati@gmail.com</a>>escreveu:<br>
<br>
> Pedro, me desculpe, mas conceitualmente isso não faz sentido do ponto de<br>
> vista frequentista que vc está empregando. No máximo vc conseguirá bandas<br>
> de confiança para extrapolações e interpolações a partir dos seus dados, e<br>
> verificar se as "previsões com novos dados" (que não são previsões no<br>
> sentido que vc está querendo) caem dentro destas bandas. o que isso<br>
> significa, não sei ao certo. Na verdade técnicas como Análise Discriminante<br>
> e modelos de clasificação utilizam este tipo de abordagem como validação do<br>
> modelo, a chamada Crossvalidation, mas mesmo lá, são feitas apenas medidas<br>
> de "acerto" nas classificações, dado que se sabe o estado real das<br>
> observações desta nova amostra (eg: Doente e Não Doente).<br>
><br>
> "quero e saber se a qualidade das previsoes no futuro sem mantem como no<br>
> ajuste inicial" . Isso não vai acontecer, principalmente se seus novos<br>
> dados estiverem em uma amplitude diferente de observação (algo que o Ivan<br>
> já apontou no email dele).<br>
><br>
> Este seu raciocínio me parece muito mais algo Bayesiano....aliás, modelos<br>
> de regressão para prognóstico de pacientes é algo muito pouco preconizado,<br>
> vide literatura (Bland, Altman, Greenland, Rothman, etc...).<br>
><br>
> Abs<br>
><br>
><br>
> Em 8 de agosto de 2012 18:52, Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil<br>
> <<a href="mailto:emmanuel.brasil@gmail.com">emmanuel.brasil@gmail.com</a>> escreveu:<br>
><br>
> Ivan,<br>
>><br>
>> Entendi o seu comentario mas isso nao me serve. Eu nao quero outro<br>
>> modelo. O que eu quero e saber se a qualidade das previsoes no futuro sem<br>
>> 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<br>
>> logisticos e para os modelos de sobrevivencia,mas mao encontrei para os<br>
>> mpdelos lineares.<br>
>><br>
>> Se eu vou utilizar esses modelos para prever eventos em pacientes que<br>
>> serao avaliados no futuro eu gostaria de saber o quanto esse modelo e bom<br>
>> para esse fim. Por isso me interessa as previsoes no w2 muito mais o que as<br>
>> previsoes no w1 pelo mesmo modelo.<br>
>><br>
>> Pedro Brasil<br>
>> via Android (:)=<br>
>> Em 08/08/2012 12:13, "Ivan Bezerra Allaman" <<a href="mailto:ivanalaman@yahoo.com.br">ivanalaman@yahoo.com.br</a>><br>
>> escreveu:<br>
>><br>
>>> Bom dia Pedro!<br>
>>><br>
>>> Tu concordas comigo que a partir do momento que ajustastes um modelo por<br>
>>> meio de uma amostra, o modelo irá fazer uma estimativa da variável resposta<br>
>>> independentemente de qual amostra você utilize (desde que os pontos estejam<br>
>>> dentro do intervalo no qual o modelo foi ajustado é claro) com aquela<br>
>>> precisão no qual foi construído o modelo. Se vc utilizar um modelo ajustado<br>
>>> com a amostra w1 e depois usar o modelo para fazer estimativas com a<br>
>>> amostra w2, estas estimativas foram estimadas com a precisão dada no<br>
>>> primeiro ajuste. Se você realmente, quer avaliar o ajuste do modelo feito<br>
>>> com a amostra w1 e depois com a amostra w2 é simples, basta ajustar um<br>
>>> modelo feito com a amostra w1 e depois ajustar outro modelo feito com a<br>
>>> amostra w2 e comparar os R2, embora não vejo muito sentido nisso, pois é<br>
>>> claro, que os valores serão diferentes sempre, pois é aquela velha<br>
>>> história, se retirarmos 'n' amostras de uma população e retirarmos de cada<br>
>>> amostra a média, estas médias serão diferentes obviamente pelo simples<br>
>>> processo de amostragem.<br>
>>><br>
>>> Abraço!<br>
>>><br>
>>> (S,f,P)<br>
>>> Allaman<br>
>>><br>
>>> *<br>
>>> *<br>
>>> \begin{signature}<br>
>>> <<>>=<br>
>>> Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman<br>
>>> Universidade Estadual de Santa Cruz<br>
>>> Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas<br>
>>> Ilhéus/BA - Brasil<br>
>>> Fone: <a href="tel:%2B55%2073%203680-5596" value="+557336805596">+55 73 3680-5596</a><br>
>>> E-mail: <a href="http://ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com" target="_blank">ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com</a><br>
>>> @<br>
>>> \end{signature}<br>
>>><br>
>>> _______________________________________________<br>
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>>> código mínimo reproduzível.<br>
>>><br>
>><br>
>> _______________________________________________<br>
>> R-br mailing list<br>
>> <a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
>> <a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>
>> 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<br>
>> código mínimo reproduzível.<br>
>><br>
><br>
><br>
><br>
> --<br>
> Fernando A.B. Colugnati<br>
><br>
><br>
><br>
> _______________________________________________<br>
> R-br mailing list<br>
> <a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
> <a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>
> 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<br>
> código mínimo reproduzível.<br>
><br>
-------------- Próxima Parte ----------<br>
Um anexo em HTML foi limpo...<br>
URL: <<a href="http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120809/65b7b375/attachment-0001.html" target="_blank">http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120809/65b7b375/attachment-0001.html</a>><br>
<br>
------------------------------<br>
<br>
Message: 12<br>
Date: Thu, 9 Aug 2012 09:57:01 -0300<br>
From: kaue veras <<a href="mailto:kaueveras@gmail.com">kaueveras@gmail.com</a>><br>
To: <a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
Subject: [R-br] Regressão<br>
Message-ID:<br>
<<a href="mailto:CAENvtmjB1QJK%2B_k3kyUNSNpU1N2JgQnXWzWeF4CzLYMuv2cD9g@mail.gmail.com">CAENvtmjB1QJK+_k3kyUNSNpU1N2JgQnXWzWeF4CzLYMuv2cD9g@mail.gmail.com</a>><br>
Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"<br>
<br>
Bom dia caros colegas,<br>
<br>
Poderiam me dar uma ajuda? Eu gostaria de realizar dois tipos de<br>
regressões, linear e múltipla, podem me orientar como posso realiza-las?<br>
Através de algum pacote ou função? Acredito que não seja muito complicado,<br>
até já realizei uma vez, mas não estou me lembrando como fiz.<br>
<br>
Desde já agradeço.<br>
<br>
Atenciosamente,<br>
<br>
Kauê P. Veras da Cunha<br>
Estatística / 8º Período - UERJ<br>
MSN: <a href="mailto:kaueveras@hotmail.com">kaueveras@hotmail.com</a><br>
E-mail: <a href="mailto:kaueveras@gmail.com">kaueveras@gmail.com</a><br>
Cel: 8254-9601<br>
-------------- Próxima Parte ----------<br>
Um anexo em HTML foi limpo...<br>
URL: <<a href="http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120809/8faeea48/attachment-0001.html" target="_blank">http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120809/8faeea48/attachment-0001.html</a>><br>
<br>
------------------------------<br>
<br>
Message: 13<br>
Date: Thu, 9 Aug 2012 10:01:29 -0300<br>
From: Gustavo Dias Azevedo <<a href="mailto:gustavoazevedo@id.uff.br">gustavoazevedo@id.uff.br</a>><br>
To: <a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
Subject: Re: [R-br] Erro nls: matriz gradiente singular com<br>
estimativas de parâmetros iniciais<br>
Message-ID:<br>
<<a href="mailto:CAG2s6y8BLQZYO5GNVM3n84pGd0KmTLCvv0TW%2BrYoMCQjK1UqRw@mail.gmail.com">CAG2s6y8BLQZYO5GNVM3n84pGd0KmTLCvv0TW+rYoMCQjK1UqRw@mail.gmail.com</a>><br>
Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"<br>
<br>
Alguém tem ideia de como resolver este problema? Será que o problema está<br>
no modelo?<br>
<br>
Em 8 de agosto de 2012 14:25, Gustavo Dias Azevedo <<a href="mailto:gustavoazevedo@id.uff.br">gustavoazevedo@id.uff.br</a><br>
> escreveu:<br>
<br>
> Foi apenas um erro meu de digitação. O modelo correto encontra-se como<br>
> escrito na função: (y~K*(x^a)*(w^b)*(z^c).<br>
><br>
> Em 8 de agosto de 2012 12:18, Ivan Bezerra Allaman <<br>
> <a href="mailto:ivanalaman@yahoo.com.br">ivanalaman@yahoo.com.br</a>> escreveu:<br>
><br>
>> Se você indicou exatamente os valores não deveria dar erro!! Perceba que<br>
>> primeiro vc nos informa o seguinte modelo:<br>
>><br>
>> y = K*x(^a)*w(^b)/(z^c)<br>
>><br>
>> e depois na função você informa outro modelo:<br>
>><br>
>> modelo <- nls(y~K*(x^a)*(w^b)*<br>
>> (z^c),data=dados,start=list(K=1,a=0.33,b=0.66,c=-1.33))<br>
>><br>
>> Provavelmente o erro deve ser este!!<br>
>><br>
>> (S,f,P)<br>
>> Allaman<br>
>> *<br>
>> *<br>
>> \begin{signature}<br>
>> <<>>=<br>
>> Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman<br>
>> Universidade Estadual de Santa Cruz<br>
>> Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas<br>
>> Ilhéus/BA - Brasil<br>
>> Fone: <a href="tel:%2B55%2073%203680-5596" value="+557336805596">+55 73 3680-5596</a><br>
>> E-mail: <a href="http://ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com" target="_blank">ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com</a><br>
>> @<br>
>> \end{signature}<br>
>><br>
>> _______________________________________________<br>
>> R-br mailing list<br>
>> <a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
>> <a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>
>> 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<br>
>> código mínimo reproduzível.<br>
>><br>
><br>
><br>
-------------- Próxima Parte ----------<br>
Um anexo em HTML foi limpo...<br>
URL: <<a href="http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120809/014cc132/attachment-0001.html" target="_blank">http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120809/014cc132/attachment-0001.html</a>><br>
<br>
------------------------------<br>
<br>
Message: 14<br>
Date: Thu, 9 Aug 2012 10:03:04 -0300<br>
From: Walmes Zeviani <<a href="mailto:walmeszeviani@gmail.com">walmeszeviani@gmail.com</a>><br>
To: <a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
Subject: Re: [R-br] Regressão<br>
Message-ID:<br>
<CAFU=<a href="mailto:EkaDC8FVLvGvgTHBxbD5sffug_by394BNNOAo0pm40C6ww@mail.gmail.com">EkaDC8FVLvGvgTHBxbD5sffug_by394BNNOAo0pm40C6ww@mail.gmail.com</a>><br>
Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"<br>
<br>
Kaue,<br>
<br>
<a href="http://zoonek2.free.fr/UNIX/48_R/09.html" target="_blank">http://zoonek2.free.fr/UNIX/48_R/09.html</a><br>
<br>
À disposição.<br>
Walmes.<br>
<br>
==========================================================================<br>
Walmes Marques Zeviani<br>
LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W)<br>
Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná<br>
fone: <a href="tel:%28%2B55%29%2041%203361%203573" value="+554133613573">(+55) 41 3361 3573</a><br>
VoIP: (3361 3600) 1053 1173<br>
e-mail: <a href="mailto:walmes@ufpr.br">walmes@ufpr.br</a><br>
twitter: @walmeszeviani<br>
homepage: <a href="http://www.leg.ufpr.br/~walmes" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/~walmes</a><br>
linux user number: 531218<br>
==========================================================================<br>
-------------- Próxima Parte ----------<br>
Um anexo em HTML foi limpo...<br>
URL: <<a href="http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120809/f1143ff7/attachment-0001.html" target="_blank">http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120809/f1143ff7/attachment-0001.html</a>><br>
<br>
------------------------------<br>
<br>
Message: 15<br>
Date: Thu, 9 Aug 2012 14:13:08 +0100<br>
From: Benilton Carvalho <<a href="mailto:beniltoncarvalho@gmail.com">beniltoncarvalho@gmail.com</a>><br>
To: <a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
Subject: Re: [R-br] Erro nls: matriz gradiente singular com<br>
estimativas de parâmetros iniciais<br>
Message-ID:<br>
<<a href="mailto:CAO-arWMi_%2B55rRzm2gJLXdTbmPY9umDYoSayoyZ84QMvFRxv_Q@mail.gmail.com">CAO-arWMi_+55rRzm2gJLXdTbmPY9umDYoSayoyZ84QMvFRxv_Q@mail.gmail.com</a>><br>
Content-Type: text/plain; charset=ISO-8859-1<br>
<br>
CMR....<br>
<br>
<br>
------------------------------<br>
<br>
Message: 16<br>
Date: Thu, 9 Aug 2012 10:21:02 -0300<br>
From: kaue veras <<a href="mailto:kaueveras@gmail.com">kaueveras@gmail.com</a>><br>
To: <a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
Subject: Re: [R-br] Regressão<br>
Message-ID:<br>
<<a href="mailto:CAENvtmg43HxT8j-HVZJmMF5b242-iT87zJEvCftoQmYk9WT7Mg@mail.gmail.com">CAENvtmg43HxT8j-HVZJmMF5b242-iT87zJEvCftoQmYk9WT7Mg@mail.gmail.com</a>><br>
Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"<br>
<br>
Muito obrigado Walmes, muito útil.<br>
<br>
Att,<br>
<br>
Kauê P. Veras da Cunha<br>
Estatística / 8º Período - UERJ<br>
MSN: <a href="mailto:kaueveras@hotmail.com">kaueveras@hotmail.com</a><br>
E-mail: <a href="mailto:kaueveras@gmail.com">kaueveras@gmail.com</a><br>
Cel: 8254-9601<br>
<br>
2012/8/9 Walmes Zeviani <<a href="mailto:walmeszeviani@gmail.com">walmeszeviani@gmail.com</a>><br>
<br>
> Kaue,<br>
><br>
> <a href="http://zoonek2.free.fr/UNIX/48_R/09.html" target="_blank">http://zoonek2.free.fr/UNIX/48_R/09.html</a><br>
><br>
> À disposição.<br>
> Walmes.<br>
><br>
> ==========================================================================<br>
> Walmes Marques Zeviani<br>
> LEG (Laboratório de Estatística e Geoinformação, 25.450418 S, 49.231759 W)<br>
> Departamento de Estatística - Universidade Federal do Paraná<br>
> fone: <a href="tel:%28%2B55%29%2041%203361%203573" value="+554133613573">(+55) 41 3361 3573</a><br>
> VoIP: (3361 3600) 1053 1173<br>
> e-mail: <a href="mailto:walmes@ufpr.br">walmes@ufpr.br</a><br>
> twitter: @walmeszeviani<br>
> homepage: <a href="http://www.leg.ufpr.br/~walmes" target="_blank">http://www.leg.ufpr.br/~walmes</a><br>
> linux user number: 531218<br>
> ==========================================================================<br>
><br>
> _______________________________________________<br>
> R-br mailing list<br>
> <a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
> <a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>
> 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<br>
> código mínimo reproduzível.<br>
><br>
-------------- Próxima Parte ----------<br>
Um anexo em HTML foi limpo...<br>
URL: <<a href="http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120809/c3c6d5cb/attachment-0001.html" target="_blank">http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120809/c3c6d5cb/attachment-0001.html</a>><br>
<br>
------------------------------<br>
<br>
Message: 17<br>
Date: Thu, 9 Aug 2012 10:36:50 -0300<br>
From: Fernando Colugnati <<a href="mailto:fcolugnati@gmail.com">fcolugnati@gmail.com</a>><br>
To: <a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
Subject: Re: [R-br] Como estimar R2 de modelo linear a partir de<br>
previsões em novos dados?<br>
Message-ID:<br>
<CAOLzYt2qZhUq13hGsd5qXpGz8zwJ7tPF4cckP78=<a href="mailto:QJo2NUJ4NQ@mail.gmail.com">QJo2NUJ4NQ@mail.gmail.com</a>><br>
Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"<br>
<br>
Bem, a sugestão que me parece mais pertinente é ver o que é utilizado para<br>
estes modelos logísticos e de sobrevivência, e adapte para os lineares,<br>
pensando que os outros dois modelos também são lineares a partir da<br>
definição apropriada da família de distribuição e função link que vc<br>
utiliza. A extensão para mim pareceria natural, dentro do framework de GLMs.<br>
<br>
O R deve fornecer algo parecido em pacotes para CART, Redes Neurais, etc...<br>
<br>
Outra sugestão, veja como algumas fórmulas foram propostas para por exemplo<br>
Filtração Glomerular para classificação do estágio doenças renais crônicas<br>
(a partir da Creatinina), previsão de % de gordura por soma de pregas,<br>
Framinghan, etc...são todos modelos deste tipo que vc parece buscar, e que<br>
profissionais de saúde usam no dia e dia, e por mais críticas que possamos<br>
ter como estatísticos a estes modelos, eles funcionam nos serviços.<br>
<br>
Mas certamente, a ideia do R2 sugerida, para mim não faz sentido.<br>
<br>
<br>
Abs<br>
<br>
Em 9 de agosto de 2012 09:27, Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil <<br>
<a href="mailto:emmanuel.brasil@gmail.com">emmanuel.brasil@gmail.com</a>> escreveu:<br>
<br>
> Amigos de R,<br>
><br>
> Conceitualmente falando, a unica coisa que eu poderia comentar é essa<br>
> ideia não é minha. Ha uma literatura extensa a respeito de modelos para<br>
> predição.<br>
><br>
> Vide<br>
> <a href="http://books.google.com.br/books?id=kHGK58cLsMIC&printsec=frontcover&dq=clinical+prediction+models&source=bl&ots=TLWdGZeCqo&sig=p-7XkhqnTRfUGpeKBW3mmZUEE5c&hl=pt-BR&sa=X&ei=MKgjUL_DHuP00gHIm4D4Ag&ved=0CDMQ6AEwAA#v=onepage&q=clinical%20prediction%20models&f=false" target="_blank">http://books.google.com.br/books?id=kHGK58cLsMIC&printsec=frontcover&dq=clinical+prediction+models&source=bl&ots=TLWdGZeCqo&sig=p-7XkhqnTRfUGpeKBW3mmZUEE5c&hl=pt-BR&sa=X&ei=MKgjUL_DHuP00gHIm4D4Ag&ved=0CDMQ6AEwAA#v=onepage&q=clinical%20prediction%20models&f=false</a><br>
><br>
> ou<br>
><br>
><br>
> <a href="http://books.google.com.br/books?id=kMyXEJEtFmkC&printsec=frontcover&dq=diagnostic+tests+classification+and+prediction&source=bl&ots=Qhe5sg7Jym&sig=w8-U946rWsA7vqKD0Srq7uDIPFE&hl=pt-BR&sa=X&ei=Z6ojUNi7Aqu40AGbp4DQBA&ved=0CDMQ6AEwAA#v=onepage&q=diagnostic%20tests%20classification%20and%20prediction&f=false" target="_blank">http://books.google.com.br/books?id=kMyXEJEtFmkC&printsec=frontcover&dq=diagnostic+tests+classification+and+prediction&source=bl&ots=Qhe5sg7Jym&sig=w8-U946rWsA7vqKD0Srq7uDIPFE&hl=pt-BR&sa=X&ei=Z6ojUNi7Aqu40AGbp4DQBA&ved=0CDMQ6AEwAA#v=onepage&q=diagnostic%20tests%20classification%20and%20prediction&f=false</a><br>
><br>
> Dentro de modelos de predição clinica ou ferramentas de suporte a decisão,<br>
> ha conceitos como desenvolvimento ou ajuste de modelos, calibração ou<br>
> penalização de modelos, validação interna, e validação externa. Essa ultima<br>
> pode ser validação cruzada, temporal, ou simultanea propriamente dita.<br>
><br>
> Imaginem que há um modelo em que estima a probabilidade de um sujeito ser<br>
> portador de uma doença de transmissão aérea. Com esse modelo o médico pode<br>
> decidir se o paciente ficará em isolamento respiratorio ou não na chegada<br>
> do paciente no hospital. Mas percebam que o modelo foi desenvolvido em<br>
> outros pacientes. O que interessa nesse momento é se para este paciente em<br>
> particular o modelo funcionará razoavelmente. O que representa essa ideia é<br>
> a validação externa, e isso vai alem representação da população pela<br>
> amostra ou de características da amostra. Geralmente o desempenho dos<br>
> modelos em validação externa é pior que o desempenho no ajuste inicial.<br>
> Isso é o superajuste, que parece ser muito frequente em modelos para<br>
> predição, e é por isso que se recomenda a calibração de modelos para uso em<br>
> predição. Essas ideias possuem analogia com o aprendizado, validação e<br>
> simulação de redes neurais.<br>
><br>
> Mais uma vez a pergunta inicial. Eu encontrei funções que fazem a<br>
> estimativa de desempenho de modelo em valores previstos pelos modelos em<br>
> outros dados para logisticos e sobrevivencia, mas não encontrei para<br>
> modelos lineares. Alguem poderia me indicar alguma forma de estimar o<br>
> desempenho de um modelo linear a partir de valores previstos e outros dados?<br>
><br>
> Abraço forte,<br>
><br>
> Dr. Pedro Emmanuel A. A. do Brasil<br>
> Curriculum Lattes: <a href="http://lattes.cnpq.br/6597654894290806" target="_blank">http://lattes.cnpq.br/6597654894290806</a><br>
> Instituto de Pesquisa Clínica Evandro Chagas<br>
> Fundação Oswaldo Cruz<br>
> Rio de Janeiro - Brasil<br>
> Av. Brasil 4365,<br>
> CEP 21040-360,<br>
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> email: <a href="mailto:pedro.brasil@ipec.fiocruz.br">pedro.brasil@ipec.fiocruz.br</a><br>
> email: <a href="mailto:emmanuel.brasil@gmail.com">emmanuel.brasil@gmail.com</a><br>
><br>
> ---Apoio aos softwares livres<br>
> <a href="http://www.zotero.org" target="_blank">www.zotero.org</a> - gerenciamento de referências bibliográficas.<br>
> <a href="http://www.broffice.org" target="_blank">www.broffice.org</a> ou <a href="http://www.libreoffice.org" target="_blank">www.libreoffice.org</a> - textos, planilhas ou<br>
> apresentações.<br>
> <a href="http://www.epidata.dk" target="_blank">www.epidata.dk</a> - entrada de dados.<br>
> <a href="http://www.r-project.org" target="_blank">www.r-project.org</a> - análise de dados.<br>
> <a href="http://www.ubuntu.com" target="_blank">www.ubuntu.com</a> - sistema operacional<br>
><br>
><br>
><br>
> Em 8 de agosto de 2012 20:37, Fernando Colugnati <<a href="mailto:fcolugnati@gmail.com">fcolugnati@gmail.com</a>>escreveu:<br>
><br>
> Pedro, me desculpe, mas conceitualmente isso não faz sentido do ponto de<br>
>> vista frequentista que vc está empregando. No máximo vc conseguirá bandas<br>
>> de confiança para extrapolações e interpolações a partir dos seus dados, e<br>
>> verificar se as "previsões com novos dados" (que não são previsões no<br>
>> sentido que vc está querendo) caem dentro destas bandas. o que isso<br>
>> significa, não sei ao certo. Na verdade técnicas como Análise Discriminante<br>
>> e modelos de clasificação utilizam este tipo de abordagem como validação do<br>
>> modelo, a chamada Crossvalidation, mas mesmo lá, são feitas apenas medidas<br>
>> de "acerto" nas classificações, dado que se sabe o estado real das<br>
>> observações desta nova amostra (eg: Doente e Não Doente).<br>
>><br>
>> "quero e saber se a qualidade das previsoes no futuro sem mantem como no<br>
>> ajuste inicial" . Isso não vai acontecer, principalmente se seus novos<br>
>> dados estiverem em uma amplitude diferente de observação (algo que o Ivan<br>
>> já apontou no email dele).<br>
>><br>
>> Este seu raciocínio me parece muito mais algo Bayesiano....aliás, modelos<br>
>> de regressão para prognóstico de pacientes é algo muito pouco preconizado,<br>
>> vide literatura (Bland, Altman, Greenland, Rothman, etc...).<br>
>><br>
>> Abs<br>
>><br>
>><br>
>> Em 8 de agosto de 2012 18:52, Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do<br>
>> Brasil <<a href="mailto:emmanuel.brasil@gmail.com">emmanuel.brasil@gmail.com</a>> escreveu:<br>
>><br>
>> Ivan,<br>
>>><br>
>>> Entendi o seu comentario mas isso nao me serve. Eu nao quero outro<br>
>>> modelo. O que eu quero e saber se a qualidade das previsoes no futuro sem<br>
>>> 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<br>
>>> logisticos e para os modelos de sobrevivencia,mas mao encontrei para os<br>
>>> mpdelos lineares.<br>
>>><br>
>>> Se eu vou utilizar esses modelos para prever eventos em pacientes que<br>
>>> serao avaliados no futuro eu gostaria de saber o quanto esse modelo e bom<br>
>>> para esse fim. Por isso me interessa as previsoes no w2 muito mais o que as<br>
>>> previsoes no w1 pelo mesmo modelo.<br>
>>><br>
>>> Pedro Brasil<br>
>>> via Android (:)=<br>
>>> Em 08/08/2012 12:13, "Ivan Bezerra Allaman" <<a href="mailto:ivanalaman@yahoo.com.br">ivanalaman@yahoo.com.br</a>><br>
>>> escreveu:<br>
>>><br>
>>>> Bom dia Pedro!<br>
>>>><br>
>>>> Tu concordas comigo que a partir do momento que ajustastes um modelo<br>
>>>> por meio de uma amostra, o modelo irá fazer uma estimativa da variável<br>
>>>> resposta independentemente de qual amostra você utilize (desde que os<br>
>>>> pontos estejam dentro do intervalo no qual o modelo foi ajustado é claro)<br>
>>>> com aquela precisão no qual foi construído o modelo. Se vc utilizar um<br>
>>>> modelo ajustado com a amostra w1 e depois usar o modelo para fazer<br>
>>>> estimativas com a amostra w2, estas estimativas foram estimadas com a<br>
>>>> precisão dada no primeiro ajuste. Se você realmente, quer avaliar o ajuste<br>
>>>> do modelo feito com a amostra w1 e depois com a amostra w2 é simples, basta<br>
>>>> ajustar um modelo feito com a amostra w1 e depois ajustar outro modelo<br>
>>>> feito com a amostra w2 e comparar os R2, embora não vejo muito sentido<br>
>>>> nisso, pois é claro, que os valores serão diferentes sempre, pois é aquela<br>
>>>> velha história, se retirarmos 'n' amostras de uma população e retirarmos de<br>
>>>> cada amostra a média, estas médias serão diferentes obviamente pelo simples<br>
>>>> processo de amostragem.<br>
>>>><br>
>>>> Abraço!<br>
>>>><br>
>>>> (S,f,P)<br>
>>>> Allaman<br>
>>>><br>
>>>> *<br>
>>>> *<br>
>>>> \begin{signature}<br>
>>>> <<>>=<br>
>>>> Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman<br>
>>>> Universidade Estadual de Santa Cruz<br>
>>>> Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas<br>
>>>> Ilhéus/BA - Brasil<br>
>>>> Fone: +55 73 3680-5596<br>
>>>> E-mail: <a href="http://ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com" target="_blank">ivanalaman@yahoo.com.br/ivanalaman@gmail.com</a><br>
>>>> @<br>
>>>> \end{signature}<br>
>>>><br>
>>>> _______________________________________________<br>
>>>> R-br mailing list<br>
>>>> <a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
>>>> <a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>
>>>> 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<br>
>>>> código mínimo reproduzível.<br>
>>>><br>
>>><br>
>>> _______________________________________________<br>
>>> R-br mailing list<br>
>>> <a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
>>> <a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>
>>> 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<br>
>>> código mínimo reproduzível.<br>
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>> --<br>
>> Fernando A.B. Colugnati<br>
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>> R-br mailing list<br>
>> <a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
>> <a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>
>> 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<br>
>> código mínimo reproduzível.<br>
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> R-br mailing list<br>
> <a href="mailto:R-br@listas.c3sl.ufpr.br">R-br@listas.c3sl.ufpr.br</a><br>
> <a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>
> 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<br>
> código mínimo reproduzível.<br>
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Fernando A.B. Colugnati<br>
-------------- Próxima Parte ----------<br>
Um anexo em HTML foi limpo...<br>
URL: <<a href="http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120809/8b10f55f/attachment.html" target="_blank">http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/20120809/8b10f55f/attachment.html</a>><br>
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R-br mailing list<br>
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<a href="https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br" target="_blank">https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br</a><br>
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Fim da Digest R-br, volume 18, assunto 8<br>
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</blockquote></div><br><br clear="all"><div><br></div>-- <br>Gilenio Borges Fernandes<br>Universidade Federal da Bahia<br>Instituto de Matemática<br>Departamento de Estatística<br>Av. Adhemar de Barros, s/n – Ondina.<br>
40.170-110 - Salvador - BA, Brasil<br>Tel.: (071)3283-6280/6336 Fax: (071)3283-6276<br>URL: <a href="http://lattes.cnpq.br/6764860618464860" target="_blank">http://lattes.cnpq.br/6764860618464860</a><br><br>
</div></div>