Hola Javier, Si, cuando hablo de valor observado me refiero al valor real en campo y el predicho al que estiman los modelos. Disculpa, que no lo detallase así desde el principio.
En mi caso trabajo con dos diferentes: Zero inflated y Binomial Negativo y me gustaría comprobar que diferencia (distancia) existe entre cada uno de ellos y la realidad. Estoy trabajando con los siguientes paquetes: library(pscl) library(MASS) library(AER) library(VGAM) library(truncreg) library(censReg) library(sampleSelection) library(ggplot2) library(boot) library(aod) library(lmtest) library(zoo) library(nlme) library(lmtest) library(boot) library(spatcounts) Mi duda es: ¿Que comando podría utilizar para calcular por valores predichos por el Binomial negativo para los 14 primeros valores de la variable dependiente? En el caso del ZIM utilizo: pred<-round(colSums(predict(zeroinfl, type="prob") [,1:14])) Gracias por vuestra ayuda! ;) Lore El 6 de noviembre de 2014, 12:30, "Marcuzzi, Javier Rubén" < javier.ruben.marcu...@gmail.com> escribió: > Estimada Lorena Tudela > > Voy a escribir algo por como yo lo aprendí (quizás mal redactado para un > estadśitico), lo observado es lo que se mide a campo y lo predicho es lo > que surge a partir del modelo estadístico. Luego aprendí como realizarlo > con R, pero no siempre es posible en forma fácil, porque hay librerías que > tienen dentro de sus algoritmos la forma adecuada para la predicción, en > cambio otras no, y hay que realizarlo a mano. > > Por lo cuál es necesario conocer que herramienta dentro de R está > utilizando para sus modelos. Porque, puede ser que ella misma tenga la > solución o se deba escribir en código R, y no siempre se pueden combinar > una librería con la otra. > > Javier Marcuzzi > > El 06/11/14 a las 06:48, Lorena Tudela Marco escibió: > >> Buenos días a todxs, >> >> Estoy comparando la predicción de los valores (0, 1, 2, 3,.....hasta 13) >> frente a los observados. >> Con la idea de comparar el modelo Zero inflated y el Binomial negativo y >> ver cual presenta mas distancia frente a las predicciones observadas. >> >> Para ello introduzco los códigos en la consola: >> >> #Modelo ZIM >> pred<-round(colSums(predict(zeroinfl, type="prob") [,1:14])) >> #Valores observados realmente >> obs<-table(IB$nijt)[1:14] >> #Tabla comparativa >> rbind( pred, obs) >> >> Y obtengo la siguiente tabla: >> >> 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 >> pred 3600 589 349 224 151 105 75 55 42 32 25 20 16 13 >> obs 3529 743 300 203 135 81 76 44 33 37 30 12 14 13 >> >> La duda me surge al intentarlo con el Modelo Binomial negativo.¿Sabeis que >> comando podría introducir para obtener los 13 valores predichos por el >> modelo BN? >> >> Muchas gracias por vuestra ayuda y buen día. >> >> Lorena >> >> [[alternative HTML version deleted]] >> >> _______________________________________________ >> R-help-es mailing list >> R-help-es@r-project.org >> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >> > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es@r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > [[alternative HTML version deleted]] _______________________________________________ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es