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: [email protected] > > From: [email protected] > > 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: [email protected] > > > Date: Thu, 21 Apr 2016 09:09:03 -0500 > > > Subject: Re: [R-es] Calcular Error en modelo lineal > > > To: [email protected] > > > CC: [email protected] > > > > > > 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 > <[email protected]>: > > > 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 > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > [[alternative HTML version deleted]] > > > > > > > > > > > > > > > _______________________________________________ > > > > > > R-help-es mailing list > > > > > > [email protected] > > > > > > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > > > > > > > > > [[alternative HTML version deleted]] > > > > > > > > > > > > _______________________________________________ > > > R-help-es mailing list > > > [email protected] > > > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > > > > -- > > +-------------------------------------------------------------- > > | Francisco J. Viciana Fernández > > | Coordinador del Registro de Población > > | Servicio de Estadísticas Demográficas y Sociales > > | Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía > > | Leonardo Da Vinci, nº 21. Isla de La Cartuja. > > | 41071 SEVILLA. > > | [email protected] > > +-------------------------------------------------------------- > > > > > > [[alternative HTML version deleted]] > > > > _______________________________________________ > > R-help-es mailing list > > [email protected] > > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es -- +-------------------------------------------------------------- | Francisco J. Viciana Fernández | Coordinador del Registro de Población | Servicio de Estadísticas Demográficas y Sociales | Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía | Leonardo Da Vinci, nº 21. 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