Buenos días,
Necesito calcular la vida media de cada uno de nuestros modelos de producto
pero tengo un histórico incompleto (para los productos más nuevos tengo la vida
completa de las cohortes, pero para los más antiguos tengo sólo la parte final
de la vida de las cohortes). He decidido calcular la esperanza de vida dinámica
con un modelo actuarial, concretamente la librería 'demography' y tengo varias
dudas sobre su uso:
1- Todas las funciones permiten el uso por 'cohortes' y por 'períodos',
sin embargo, cuando uso la función 'lifeexpectancy' por cohortes da error ¿cómo
habría que preparar los datos para analizar la información por cohortes?.
2- ¿Se puede utilizar la función 'lifeexpectancy con meses en lugar de
años?. El resultado parece razonable pero ¿es correcto?.
3- ¿Cómo puedo ver el error asociado al ajuste de la función
'lifeaxpectancy'?. Para algunos períodos tengo representación de todas las
edades, pero cuanto más antiguo el período, menos representación de edades
'elevadas' (porque mi histórico es limitado) ¿en qué período debo poner el
límite para mantener el error en un límite razonable?.
Ejemplo de los datos:
Pop_201210
Pop_201301
Pop_201304
Evaporation_201210
Evaporation_201301
Evaporation_201304
Month 1
11.087
45.497
13.244
0,0489
0,0089
0,0280
Month 2
10.412
44.839
12.798
0,0464
0,0068
0,0188
Month 3
9.853
44.273
12.499
0,0419
0,0101
0,0233
Month 4
9.368
43.595
12.144
0,0006
0,0363
0,0196
Month 5
9.297
41.812
11.830
0,0128
0,0171
0,0195
Month 6
9.121
40.923
11.547
0,0115
0,0252
0,0248
En este caso 201301, 201304, etc... son períodos, no cohortes.
R script:
Evap_rate<-data.frame(datos$Evaporation_201210, datos$Evaporation_201301,
datos$Evaporation_201304)
Pop <-data.frame(datos $Pop_201210, datos $Pop_201301, datos $Pop_201304)
colnames(Evap_rate)<-c(201210,201301,201304)
colnames(Pop)<-c(201210,201301,201304)
rownames(Evap_rate)<-c(rep(1:nrow(Evap_rate)))
rownames(Pop)<-c(rep(1:nrow(Pop)))
year<-c(201210,201301,201304) ###Es correcto usar meses en lugar de años?
age<-c(1:nrow(Evap_rate))
Renov_data<-demogdata(Evap_rate, Pop ,age, year, "mortality","SPAIN","device",1)
Lte_renov<-life.expectancy(Renov_data,years=Renov_data$year, type="cohort",
age=min(Renov_data$age))
[cid:[email protected]] ###Por qué el resultado cuando uso el
tipo 'cohort' es NA?
________________________________
Este mensaje y sus adjuntos se dirigen exclusivamente a su destinatario, puede
contener información privilegiada o confidencial y es para uso exclusivo de la
persona o entidad de destino. Si no es usted. el destinatario indicado, queda
notificado de que la lectura, utilización, divulgación y/o copia sin
autorización puede estar prohibida en virtud de la legislación vigente. Si ha
recibido este mensaje por error, le rogamos que nos lo comunique inmediatamente
por esta misma vía y proceda a su destrucción.
The information contained in this transmission is privileged and confidential
information intended only for the use of the individual or entity named above.
If the reader of this message is not the intended recipient, you are hereby
notified that any dissemination, distribution or copying of this communication
is strictly prohibited. If you have received this transmission in error, do not
read it. Please immediately reply to the sender that you have received this
communication in error and then delete it.
Esta mensagem e seus anexos se dirigem exclusivamente ao seu destinatário, pode
conter informação privilegiada ou confidencial e é para uso exclusivo da pessoa
ou entidade de destino. Se não é vossa senhoria o destinatário indicado, fica
notificado de que a leitura, utilização, divulgação e/ou cópia sem autorização
pode estar proibida em virtude da legislação vigente. Se recebeu esta mensagem
por erro, rogamos-lhe que nos o comunique imediatamente por esta mesma via e
proceda a sua destruição
_______________________________________________
R-help-es mailing list
[email protected]
https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
