Buenas Javier, La verdad es que lo de la independencia temporal creo que si se cumple, pues se trata de diferentes tiendas pero no tiene nada que ver con la estacionalidad del a�o o cosas similares. Haciendo un grafico de series se ve que no hay dpeendencia del tiempo (o yo no la he visto)
Respecto al an�lisis de supervivencia, es lo primero en lo uqe pens� y de hecho as� lo plantee aqui como primera consulta, pero creo que el no disponer del dato de entrada del art�culo hace que este an�lisis sea complicado, aunque estoy encantado de recibir todo tipo de consejos. Todo feedback es muy bien recibido :):) Gracias por todo Jes�s > Date: Wed, 27 Jan 2016 13:16:51 +0100 > From: [email protected] > To: [email protected]; [email protected] > Subject: Re: [R-es] Bootstrap data frame > > Hola buenas > > > En principio a m� no me parece una mala aproximaci�n. Tal vez se podr�a > intentar adaptar el problema a un modelo de supervivencia, pero tendr�a que > pensarlo. ( https://vimeo.com/142732615 ) > > > > De todas maneras, creo que coges d�as al azar para calcular to "proxy". > Aunque yo personalmente coger�a d�as consecutivos porque probablemente el > consumo en muchos productos no sea independiente temporalmente. > > Por otro lado, de cara a la implementaci�n no s� si ser�a mejor coger 6 o > siete d�as o comparar ambas distribuciones. M�s que nada porque si se te > acaba el stock en la +1 despu�s de que puedas hacer tu pedido entonces el > tiempo real ser�an 7 d�as. > > Espero que te parezca bien el feedback. Estar�a encantado de discutir esto > con los compa�eros. > > Un abrazo > > Javier > > > > > -- > > [[alternative HTML version deleted]] > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > [email protected] > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es [[alternative HTML version deleted]]
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