Amigosr de R,

Ajustei um modelo linear com parte dos dados que tenho. Depois fiz uma previsão desse modelo com outra parte dos dados que tenho. O que gostaria de fazer é estimar o R2 e o R2 ajustado ou outra medida de ajuste geral do modelo para as previsões do segundo conjunto de dados para comparar com o ajuste do primeiro e ter uma ideia se é muito diferente. Procurei um pouco por ai mas não encontrei uma função que estimasse. Alguem tem alguma sugestão? 

library('rms')
lmfit6 <- ols(desfecho ~ FOISini+idade+lung+intercorrencia+VM2+disphagyaSev+degen+rcs(numSessions)+degen * rcs(numSessions),w1,x=T,y=T)

lmfit6
Linear Regression Model

ols(formula = desfecho ~ FOISini + idade + lung + intercorrencia + 
    VM2 + disphagyaSev + degen + rcs(numSessions) + degen * rcs(numSessions), 
    data = w1, x = T, y = T, penalty = p.bic$penalty)

                 Model Likelihood     Discrimination    
                    Ratio Test           Indexes        
Obs       372    LR chi2    403.24    R2       0.662    
sigma  1.5341    d.f.     14.96145    R2 adj   0.648    
d.f. 356.0385    Pr(> chi2) 0.0000    g        2.279    

Residuals

Outcome 
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-4.06353 -1.09756  0.09737  1.09347  4.32595 

predict(lmfit6,w2) # previsoes do segundo conjunto de dados mas não as medidas de discriminação. 

Abraço forte,


Dr. Pedro Emmanuel A. A. do Brasil
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