[R-es] Calcular Error en modelo lineal

[Jesús Para Fernández]

A eso me refiero, al hacer IC veo que obtengo el error "medio", pero no me interesa. Lo que quiero saber es para observaciones puntuales que error puede darme el modelo....

> To: r-help-es en r-project.org
> From: franciscoj.viciana en juntadeandalucia.es
> Date: Mon, 25 Apr 2016 09:58:21 +0200
> Subject: Re: [R-es] Calcular Error en modelo lineal
> 
> ¿Será que en la simulación de nuevos valores no hayas incluido el 
> termino de error del modelo?. La predicción lineal de modelo es sobre la 
> media condicionada. Si lo que quieres es simular una posible observación 
> tendrás que añadir un termino aleatorio a la predicción condicionada de 
> la media. Los IC son para medias muéstrales no para observaciones 
> individuales
> 
> On 21/04/16 16:49, Jesús Para Fernández wrote:
> > Enun ejemplo real estoy viendo como el intervalo de confianza usando lo que me comentas me ha salido mucho m�s peque�o de lo que la realidad luego refleja. �C�mo es esto posible??
> >
> > Es decir, veo que para valores de 2,70 obtengo una respuesta de entre 2,69 y 2,90 y sin embargo luego en la realidad tengo valores entre 2,20 y 3
> >
> >
> >
> > Gracias
> > Jes�s
> >
> > From: jorgeivanvelez en gmail.com
> > Date: Thu, 21 Apr 2016 09:09:03 -0500
> > Subject: Re: [R-es] Calcular Error en modelo lineal
> > To: j.para.fernandez en hotmail.com
> > CC: r-help-es en r-project.org
> >
> > Buenos dias Jesus,
> > Esos valores son _aproximados_.  Las estimaciones, de acuerdo con teoria de regresion, podrian obtenerse de manera puntual y construir intervalos de _confianza_ y _prediccion_ alrededor de estos.  Ten en cuenta que el 2do tipo de intervalos de calcula para observaciones _futuras_.
> > En R puedes calcularlos de la siguiente manera:
> > ## IC de confianza## ver ?predict.lm para mas detallesR> data.frame(y, predict(modelo, interval = "confidence"))
> >              y       fit       lwr      upr#1  8.35  9.938571  6.580445 13.29670#2 12.42 11.804286  9.134239 14.47433#3 18.00 15.535714 13.664949 17.40648#4 17.58 17.401429 15.396872 19.40599#5 17.97 19.267143 16.798908 21.73538#6 20.76 21.132857 18.014915 24.25080
> > ## intervalos de prediccion para x = 25
> > R> predict(modelo, newdata = data.frame(x = 25), interval = "prediction")
> > #                fit      lwr      upr#1 23.93143 17.69035 30.17251
> > Lo anterior significa que E[y|x=25] = 23.93 y el intervalo de prediccion del 95% es (17.69, 30.17).
> > Espero sea de utilidad.
> > Saludos cordiales,Jorge.-
> >
> >
> >
> > 2016-04-21 8:56 GMT-05:00 Jes�s Para Fern�ndez <j.para.fernandez en hotmail.com>:
> > Buenas, una pregunta.
> >
> >
> >
> > Si yo estoy calculando un modelo lineal, el caso m�s simple, 1 variable respuesta y una variable explicativa y creo un modelo, me da un R2 del 80% y quiero ver como es esa relacion entre las variables, para calcular el error de predicci�n del modelo, basta con ver el intervalo de confianza del modelo e irme a los extremos?
> >
> >
> >
> > Por si no me he expresado bien, un ejemplo tonto:
> >
> >
> >
> > y=c(8.35,12.42,18.00,17.58,17.97,20.76)
> >
> > x=c(10,12,16,18,20,22)
> >
> >
> >
> > modelo<-lm(y~x)
> >
> > summary(modelo)
> >
> > library(MASS)
> >
> > Confint(modelo, level=0.95)
> >
> >
> >
> > Con esto tengo un modelo :
> >
> >> Confint(RegModel.1, level=0.95)
> >                    Estimate       2.5 %              97.5 %
> >
> > (Intercept) 0.6100000  -6.8296312     8.049631
> >
> > x                 0.9328571  0.4919135      1.373801
> >
> >
> >
> > Es decir, el intervalo de confianza de la respuesta y en funci�n de los valores x, ser�a de la forma (ymin,ymax), siendo:
> >
> > ymin = -6,82 + 0,49*x
> >
> > ymax = 8,05 + 1,37*x
> >
> >
> >
> > Es esto correcto???
> >
> >
> >
> > Gracias
> >
> > Jes�s
> >
> >
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