[R-br] Como estimar R2 de modelo linear a partir de previsões em novos dados?

[Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil]

Amigosr de R,

Ajustei um modelo linear com parte dos dados que tenho. Depois fiz uma
previsão desse modelo com outra parte dos dados que tenho. O que gostaria
de fazer é estimar o R2 e o R2 ajustado ou outra medida de ajuste geral do
modelo para as previsões do segundo conjunto de dados para comparar com o
ajuste do primeiro e ter uma ideia se é muito diferente. Procurei um pouco
por ai mas não encontrei uma função que estimasse. Alguem tem alguma
sugestão?

library('rms')
lmfit6 <- ols(desfecho ~
FOISini+idade+lung+intercorrencia+VM2+disphagyaSev+degen+rcs(numSessions)+degen
* rcs(numSessions),w1,x=T,y=T)

lmfit6
Linear Regression Model

ols(formula = desfecho ~ FOISini + idade + lung + intercorrencia +
    VM2 + disphagyaSev + degen + rcs(numSessions) + degen *
rcs(numSessions),
    data = w1, x = T, y = T, penalty = p.bic$penalty)

                 Model Likelihood     Discrimination
                    Ratio Test           Indexes
Obs       372    LR chi2    403.24    R2       0.662
sigma  1.5341    d.f.     14.96145    R2 adj   0.648
d.f. 356.0385    Pr(> chi2) 0.0000    g        2.279

Residuals

Outcome
     Min       1Q   Median       3Q      Max
-4.06353 -1.09756  0.09737  1.09347  4.32595

predict(lmfit6,w2) # previsoes do segundo conjunto de dados mas não as
medidas de discriminação.

Abraço forte,


Dr. Pedro Emmanuel A. A. do Brasil
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