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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