Intervalo De Predicción

[Esta entrada continúa el ciclo al que he dedicado esta y esta otra entradas durante los últimos días.] Las dos entradas anteriores de la serie se resumen en que: el modelo de Poisson no recoge todas las fuentes de error que pueden existir en los datos y que las soluciones al uso (como, p.e., usar modelos quasi-Poisson) son puros remiendos. Si el error en el modelo de Poisson entra (también) en el término lineal, podemos modelar ese error explícitamente.

Contexto: modelo <- lm(dist ~ speed, data = cars) Intervalos de confianza: head(predict(modelo, interval = "confidence")) # fit lwr upr #1 -1.849460 -12.329543 8.630624 #2 -1.849460 -12.329543 8.630624 #3 9.947766 1.678977 18.216556 #4 9.947766 1.678977 18.216556 #5 13.880175 6.307527 21.452823 #6 17.812584 10.905120 24.720047 Intervalos de predicción: head(predict(modelo, interval = "prediction")) # fit lwr upr #1 -1.849460 -34.49984 30.80092 #2 -1.849460 -34.49984 30.80092 #3 9.947766 -22.06142 41.95696 #4 9.947766 -22.06142 41.