Muchas gracias a tod@s por las aportaciones. Le voy a dar más vueltas para acabar de entenderlo :)
Enviado desde mi iPhone > El 9 nov 2015, a las 17:05, Olivier Nuñez <[email protected]> escribió: > > Perdón Albert, > > mi explicación era algo fuera de lugar. > No habia abierto el excel y mi ejemplo no se ajustaba en absoluto al tuyo. > Para que el calculo de una varianza tenga sentido hace falta algo de > regularidad. > Tu serie no parece muy estacionaria y me temo que este tipo de medida no sean > en este contexto muy adecuada. > Igual deberías calcular la desviación tipica de las primeras diferencia o > ajustar un modelo arima (función arima en R) > Asi, si "x" es tu serie entera deberías obtener: > >> arima(x,order = c(1,1,0)) > > Call: > arima(x = x, order = c(1, 1, 0)) > > Coefficients: > ar1 > 0.9918 > s.e. 0.0066 > > sigma^2 estimated as 31.3: log likelihood = -454.31, aic = 912.62 > > > Un saludo. Olivier > > ----- Mensaje original ----- > De: "Olivier Nuñez" <[email protected]> > Para: "Carlos J. Gil Bellosta" <[email protected]> > CC: "r-help-es" <[email protected]> > Enviados: Lunes, 9 de Noviembre 2015 14:15:34 > Asunto: Re: [R-es] desviacion estandard > > Es un problema de robustez. > La desviación estandar lo es más bien poco (robusta). > Al introducir ceros en tu muestra (incluso no tantos como en el ejemplo de > Carlos), > la media se deja arrastrar hacia cero y lo valores grandes de tu muestra > aumentan el valor de sd. > No pasaría eso si utilizase una medida más robusta como la desviación media > absoluta (mad en R). > Aquí un ejemplo proximo al tuyo: > >> set.seed(1234) >> muestra<-rexp(100,5) >> sd(muestra) > [1] 0.1890845 >> muestra.ceros <- c(muestra, rep(0, 20)) >> sd(muestra.ceros) > [1] 0.1873116 >> mad(muestra) > [1] 0.1818975 >> mad(muestra.ceros) > [1] 0.1263505 > > Un saludo. Olivier > > > ----- Mensaje original ----- > De: "Carlos J. Gil Bellosta" <[email protected]> > Para: "Rubén Fernández-Casal" <[email protected]> > CC: "r-help-es" <[email protected]> > Enviados: Domingo, 8 de Noviembre 2015 15:04:50 > Asunto: Re: [R-es] desviacion estandard > > Hola, ¿qué tal? > > Lo que te pasa no es tan raro: > > set.seed(1234) > muestra <- abs(rnorm(100)) > sd(muestra) > #[1] 0.5811866 > > muestra.ceros <- c(muestra, rep(0, 100000)) > sd(muestra.ceros) > #[1] 0.03196273 > > En una muestra de números positivos, añadir un cero (sobre todo si > está lejos de la media) sube la varianza. Si añado otro, posiblemente > también. Pero cuando añado muchísimos ceros, la varianza tiende a > cero. > > Si luego los quito, me quedo con la original: ¡la varianza crece a > pesar de que la muestra está "más comprimida"! > > Un saludo, > > Carlos J. Gil Bellosta > http://www.datanalytics.com > > P.D.: La desviación típica depende linealmente de la escala. > > El día 8 de noviembre de 2015, 12:16, Rubén Fernández-Casal > <[email protected]> escribió: >> La desviación típica no depende de la escala. Si incluyes valores que se >> repiten o que tienen poca variabilidad sería de esperar que pase eso, >> aunque sea en uno de los extremos... >> >> Un saludo, Rubén. >> El 7/11/2015 9:43, "Albert Montolio" <[email protected]> escribió: >> >>> Hola chic@s, >>> >>> tengo una pregunta teórica. Tengo la evolución de una variable en función >>> del tiempo. Hay 145 valores. Los primeros 1 son 0, y los demás son >>> crecientes. Calculo la desviacion estandard con R, contemplando las 145 >>> muestras (incluyendo los 0), y las 132 muestras (sin incluir los ceros). >>> >>> Me da que la desviación estandard sin contemplar los 0 es mayor. Como >>> puede ser? no le veo el sentido. >>> >>> Adjunto cálculos en excel. En principio, si quito el mínimo de la serie, >>> los datos tendrian que estar mas comprimidos no? >>> >>> -- >>> >>> >>> *Albert Montolio Aguado* >>> >>> _______________________________________________ >>> 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 > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > [email protected] > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > [email protected] > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > [email protected] > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es _______________________________________________ R-help-es mailing list [email protected] https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
