[R-es] Calcular Error en modelo lineal

Lun Abr 25 13:25:25 CEST 2016

El error cuadrático medio es por la asunción de Homocedasticidad el 
mismo para todos los estratos de predicción, la varianza del termino de 
error de la regresión:  sigma²

Por ejemplo un simulación "naive" con tus ejemplo, se podría hacer así:

## ------------------------------------
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)
n <- length(x)
sigma <- sqrt (sum(modelo$residuals^2)/(n-2) )
sigma <- summary(modelo)$sigma

y.mu          <-  predict(modelo,data.frame(x=x))
y.simulado  <-  predict(modelo,data.frame(x=x)) + rnorm(n,0,sigma)
matplot(x, data.frame(y=y,y.mu=y.mu,y.simulado=y.simulado)-> df , type = 
'b', col=2:4 , pch = 18:21 )
legend( 'topleft', legend = dimnames(df)[[2]],col=2:4, pch = 18:21)

#-------------------------------------

On 25/04/16 12:14, Jesús Para Fernández wrote:
> 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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