Prezados, Estou com uma dúvida que pode parecer besteira, porém gostaria da ajuda de vocês! A dúvida é a seguinte como calcular o percentual de "Bias" (percentage prediction error) por linha de um modelo ZINB (package- pscl)? O meu objetivo é fazer um boxplot com esse percentual por ano Eu iniciei da seguinte forma: dois bancos de dados um de try.csv (10% retirados do banco original) e outro original.csv try<-read.csv(try.csv, header = TRUE, sep = ",", quote="\"", dec=".",fill = TRUE) <https://www.dropbox.com/s/v7vruztus11nnbi/try.csv> https://www.dropbox.com/s/v7vruztus11nnbi/try.csv original<-read.csv(original.csv, header = TRUE, sep = ",", quote="\"", dec=".",fill = TRUE) <https://www.dropbox.com/s/7htqc2bqi45rkku/original.csv> https://www.dropbox.com/s/7htqc2bqi45rkku/original.csv # Criar Fatores para o banco original original$area<-rep(1,nrow(original)) original$area[original$lat<=-15&original$lat>=-45]<-2 original$A=as.factor(original$area) summary(original) original$S<-factor(original$id.group.fleet) original$Q<-factor(original$Quarter) original$Y<-factor(original$Year) original$logEf<-log(original$effort1) summary(original) # Criar Fatores para o banco try try$area<-rep(1,nrow(try)) try$area[try$lat<=-15&try$lat>=-45]<-2 try$A=as.factor(try$area) summary(try) try$S<-factor(try$id.group.fleet) try$Q<-factor(try$Quarter) try$Y<-factor(try$Year) try$logEf<-try$effort1*0 summary(try) zeroinfl.fit_original<-zeroinfl(BSH~Y+S+Q+A+offset(logEf)|Y+S+Q+A,dist="negb in",data=original) pred<-predict(zeroinfl.fit_original,newdata=try,type="response") Daqui em diante não tenho mais ideia de como gerar esse percentage prediction error Alguem poderia me ajudar! Desde já Agradeço Humberto