Pedro, me desculpe, mas conceitualmente isso não faz sentido do ponto de vista frequentista que vc está empregando. No máximo vc conseguirá bandas de confiança para extrapolações e interpolações a partir dos seus dados, e verificar se as "previsões com novos dados" (que não são previsões no sentido que vc está querendo) caem dentro destas bandas. o que isso significa, não sei ao certo. Na verdade técnicas como Análise Discriminante e modelos de clasificação utilizam este tipo de abordagem como validação do modelo, a chamada Crossvalidation, mas mesmo lá, são feitas apenas medidas de "acerto" nas classificações, dado que se sabe o estado real das observações desta nova amostra (eg: Doente e Não Doente).
"quero e saber se a qualidade das previsoes no futuro sem mantem como no ajuste inicial" . Isso não vai acontecer, principalmente se seus novos dados estiverem em uma amplitude diferente de observação (algo que o Ivan já apontou no email dele). Este seu raciocínio me parece muito mais algo Bayesiano....aliás, modelos de regressão para prognóstico de pacientes é algo muito pouco preconizado, vide literatura (Bland, Altman, Greenland, Rothman, etc...). Abs Em 8 de agosto de 2012 18:52, Pedro Emmanuel Alvarenga Americano do Brasil < emmanuel.bra...@gmail.com> escreveu: > Ivan, > > Entendi o seu comentario mas isso nao me serve. Eu nao quero outro modelo. > O que eu quero e saber se a qualidade das previsoes no futuro sem mantem > como no ajuste inicial. > Caso sejam piores, o modelo inicial necessita de calibracao. > No pacote rms ha as fucoes val.prob e val.surv que o fazem para modelos > logisticos e para os modelos de sobrevivencia,mas mao encontrei para os > mpdelos lineares. > > Se eu vou utilizar esses modelos para prever eventos em pacientes que > serao avaliados no futuro eu gostaria de saber o quanto esse modelo e bom > para esse fim. Por isso me interessa as previsoes no w2 muito mais o que as > previsoes no w1 pelo mesmo modelo. > > Pedro Brasil > via Android (:)= > Em 08/08/2012 12:13, "Ivan Bezerra Allaman" <ivanala...@yahoo.com.br> > escreveu: > >> Bom dia Pedro! >> >> 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 média, estas médias serão diferentes obviamente pelo simples >> processo de amostragem. >> >> Abraço! >> >> (S,f,P) >> Allaman >> >> * >> * >> \begin{signature} >> <<>>= >> Prof. Dr. Ivan Bezerra Allaman >> Universidade Estadual de Santa Cruz >> Departamento de Ciências Exatas e Tecnológicas >> Ilhéus/BA - Brasil >> Fone: +55 73 3680-5596 >> E-mail: ivanala...@yahoo.com.br/ivanala...@gmail.com >> @ >> \end{signature} >> >> _______________________________________________ >> R-br mailing list >> R-br@listas.c3sl.ufpr.br >> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br >> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça >> código mínimo reproduzível. >> > > _______________________________________________ > R-br mailing list > R-br@listas.c3sl.ufpr.br > https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br > Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça > código mínimo reproduzível. > -- Fernando A.B. Colugnati
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