Econometrica

[]s
Leonard de Assis
http://about.me/ldeassis
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

original<-read.csv(”original.csv”, header = TRUE, sep = ",", quote="\"", dec=".",fill = TRUE)
 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="negbin",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 

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