Si no tienes la fecha de venta o cuando se comenzó a usar lo tienes realmente difícil.
Puedes hacer una aproximación si tuvieras cuantas se vendieron, identificando modas de venta y de devolución podrías estimar el tiempo de vida.
Si solo tienes devolución puedes trabajar con modas/ frecuencias, el proceso es más complejo, bastante más. Sería algo parecido a averiguar la edad de un pez solo sabiendo cuando lo has cogido, sin saber fecha de nacimiento (pongo este ejemplo porque trabajo en biología marina). Y aunque no soy un experto en el tema (nada), el proceso de averiguar la "edad" es más complejo. Te diré que hay diversos métodos, y yo creo que el que más se ajusta sería con análisis de frecuencias. Pero no creo que te vayas a meter en ese "jardín"


Pero, creo que estás haciendo mal la pregunta. Yo interpreto que lo que quieres saber es cuando debes hacer un pedid, para tener stock o previsiones de gasto. Esto solo depende de cuando se compraron. Pero esto te da lo mismo, incluso el tiempo de vida, ya que si es un producto estandarizado, será similar. Por lo tanto, solo tienes que hacer análisis de cuando te las traen de vuelta. Con cualquier análisis exploratorio por la unidad temporal que tu desees (Semana, mes, etc) te valdría. Por ejemplo unos boxplot

El data frame sería muy simple

kk<- data.frame(año=as.numeric(0),dia=as.numeric(0),mes=as.numeric(0))
aquí meterías cada cuchilla que te devuelven
o

kk<- data.frame(año=as.numeric(0),dia=as.numeric(0),mes=as.numeric(0),numero.cuchillas=as.numeric(0))
aquí meterías el numero de cuchillas por día

Del primero mediante un aggregate se obtiene el segundo

Y después solo analizar

Si los pedidos los hicieras por semanas, con la unión de los tres campos "dia, año, y me"s con la libreria "chron" los transformas en un campo fecha (as.Date), y con la misma librería puedes sacar la semana de forma numérica. De esta forma tendrías las cuchillas por semana

Poco más se me ocurre

Espero que te sirva

Saludos

__________________________________
Antonio Punzón Merino
Instituto Español de Oceanografía
CO Santander
Promontorio de San Martín s/n
PO BOX 240
39080-Santander (Spain)
Tel: +34 942 29 17 16 (Direct: 55)
Fax: +34 942 275 072
Email: [email protected]
Web: www.ieo.es
__________________________________
El 10/12/2015 a las 9:05, Jesús Para Fernández escribió:
Siento insistir en el tema, pero es de vital importancia. 

Alguna idea???

Gracias
Jes�s

From: [email protected]
To: [email protected]; [email protected]
Subject: RE: [R-es] Tiempo de vida
Date: Tue, 8 Dec 2015 09:18:11 +0100




Pero como har�a el data frame?? Porque las cuchillas son de la misma referencia. En realidad es para ver cada cuanto se gstan las cuchillas y ver que pedidos hay que hacer de las mismas.

La tabla que tengo es:

25 enero-> 1 cuchilla gastada
30 enero -> 1 cuchilla gastada
3 de febrero -> 2 cuchillas gastadas
5 de febrero -> 1 cuchilla gastada

Y as�....

No tiene necesariamente que ser gastada en la misma afeitadora, ya que hay 3 cortadoras y los datos de a que cortadora se cambian no son proporcionados y son imposibles de conseguir (ya que esa informaci�n es de un externo). 

Gracias. 
Jes�s

Date: Mon, 7 Dec 2015 17:47:45 +0100
From: [email protected]
To: [email protected]; [email protected]
Subject: Re: [R-es] Tiempo de vida

Hola:

On Mon, 7 Dec 2015 16:34:14 +0100
Jes�s Para Fern�ndez <[email protected]> wrote:

Los datos no son de desgaste de cuchilla, sino de consumo de las mismas.

Por ello tengo los datos de la siguiente forma:

Unidades cambiadas    Fecha


En unidades cambiadas, suele ser una y en fecha el dia que se hizo el cmabio. 
No seria:

TIEMPO: Fecha que se coloca una cuchilla nueva hasta que se cambia.
ESTADO: Siempre 1 (siempre se cambia): no existen censuras.

y un registro para cada cuchilla.

Servir�a?

Saludos.

Con eso no se muy bien como estructurar los datos para hacer el an�lisis. 

Gracias
Jes�s 



Date: Mon, 7 Dec 2015 16:27:18 +0100
From: [email protected]
To: [email protected]
CC: [email protected]
Subject: Re: [R-es] Tiempo de vida

Hola:

On Mon, 7 Dec 2015 15:12:24 +0100
Jes__s Para Fern__ndez <[email protected]> wrote:

Buenas, 

Como pudeo calcular el tiempo de vida? Os cuento, tengo una serie de cuchillas y quiero ver el consumo de las mismas y he pensado en hacer un estudio por tiempo de vida. No se como hacerlo con R
Has una tabla de datos con 4 columnas:
   
1. Fecha que se empieza a utilizar la cuchilla
2. Fecha de la �ltima revisi�n de la cuchilla
3. TIEMPO: el tiempo transcurrido entre las dos fechas anteriores
4. ESTADO: estado de la cuchilla cuando se revis� la �ltima vez:
    0 = Buen estado
    1 = Para tirar

Y utiliza el m�todo kaplan-meier:

library(survival)
KM <- survfit(Surv(DATO$TIEMPO, DATOS$ESTADO) ~ 1)
summary(KM)
plot(KM)

Un ejemplo:

library(survival)
AML.KM <- survfit(Surv(aml$time, aml$status) ~ 1)
summary(AML.KM)
Call: survfit(formula = Surv(aml$time, aml$status) ~ 1)

 time n.risk n.event survival std.err lower 95% CI upper 95% CI
    5     23       2   0,9130  0,0588       0,8049        1,000
    8     21       2   0,8261  0,0790       0,6848        0,996
    9     19       1   0,7826  0,0860       0,6310        0,971
   12     18       1   0,7391  0,0916       0,5798        0,942
   13     17       1   0,6957  0,0959       0,5309        0,912
   18     14       1   0,6460  0,1011       0,4753        0,878
   23     13       2   0,5466  0,1073       0,3721        0,803
   27     11       1   0,4969  0,1084       0,3240        0,762
   30      9       1   0,4417  0,1095       0,2717        0,718
   31      8       1   0,3865  0,1089       0,2225        0,671
   33      7       1   0,3313  0,1064       0,1765        0,622
   34      6       1   0,2761  0,1020       0,1338        0,569
   43      5       1   0,2208  0,0954       0,0947        0,515
   45      4       1   0,1656  0,0860       0,0598        0,458
   48      2       1   0,0828  0,0727       0,0148        0,462
plot(AML.KM)
Dibuja la curva de supervivencia con el intervalo de confianza.

Espero que te sea �til.

Saludos.




Gracias
Jes_s
 		 	   		  
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