Re: [R-es] ¿Por qué no me funciona?

[Karel López Quintero]

Dataset$total<- sapply(Dataset$col, function(x){ ifelse(x>1, 5, 6) Un saludo. 

El Miércoles 27 de enero de 2016 17:22, Andrés González Carmona 
 escribió:
 

 if es escalar (solo actúa con un elemento). ifelse es vectorial (actúa 
con todos los elementos). Por eso te funcionará la solución propuesta 
por Cañadas.

El 27/01/2016 a las 15:24, david santolaria escribió:
> Soy novato, así que imagino que será muy fácil de resolver...
>
> Dataset$total <- with(Dataset, if (col>1) 5 else 6)
>
> Quiero guardar en la columna total, un 5 si col es mayor que 1 y sino que
> guarde un 6.
>
> Sólo me compara el primer dato de la primera fila, y lo copia para todas
> las demás. No me lo calcula fila a fila.
>
> ¿?
>
>     [[alternative HTML version deleted]]
>
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Re: [R-es] ¿Por qué no me funciona?

[Andrés González Carmona]

if es escalar (solo act�a con un elemento). ifelse es vectorial (act�a 
con todos los elementos). Por eso te funcionar� la soluci�n propuesta 
por Ca�adas.

El 27/01/2016 a las 15:24, david santolaria escribi�:
> Soy novato, as� que imagino que ser� muy f�cil de resolver...
>
> Dataset$total <- with(Dataset, if (col>1) 5 else 6)
>
> Quiero guardar en la columna total, un 5 si col es mayor que 1 y sino que
> guarde un 6.
>
> S�lo me compara el primer dato de la primera fila, y lo copia para todas
> las dem�s. No me lo calcula fila a fila.
>
> �?
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Re: [R-es] ¿Por qué no me funciona?

[Karel López Quintero]

Dataset$total<- sapply(Dataset$col, function(x){ ifelse(x>1, 5, 6)}) Olvidé 
cerrar la expresión. 

El Miércoles 27 de enero de 2016 17:29, Karel López Quintero 
 escribió:
 

 Dataset$total<- sapply(Dataset$col, function(x){ ifelse(x>1, 5, 6) Un saludo. 

El Miércoles 27 de enero de 2016 17:22, Andrés González Carmona 
 escribió:
 

 if es escalar (solo actúa con un elemento). ifelse es vectorial (actúa 
con todos los elementos). Por eso te funcionará la solución propuesta 
por Cañadas.

El 27/01/2016 a las 15:24, david santolaria escribió:
> Soy novato, así que imagino que será muy fácil de resolver...
>
> Dataset$total <- with(Dataset, if (col>1) 5 else 6)
>
> Quiero guardar en la columna total, un 5 si col es mayor que 1 y sino que
> guarde un 6.
>
> Sólo me compara el primer dato de la primera fila, y lo copia para todas
> las demás. No me lo calcula fila a fila.
>
> ¿?
>
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Re: [R-es] Bootstrap data frame

[rubenfcasal]

Hola a todos,

Coincido con el comentario de seleccionar bloques consecutivos de 
días por la dependencia temporal. El método bootstrap que se suele 
emplear en series de tiempo es el "block bootstrap" (no es que a mí me 
guste mucho, pero las alternativas son más complicadas, exigen modelar 
la dependencia). Se recomienda además que la longitud sea aleatoria 
("block bootstrap estacionario"). Mira la función tsboot del paquete boot...


Un saludo, Rubén.

El 27/01/2016 a las 13:16, Javier Villacampa González escribió:

Hola buenas


En principio a mí no me parece una mala aproximación. Tal vez se podría
intentar adaptar el problema a un modelo de supervivencia, pero tendría que
pensarlo.  ( https://vimeo.com/142732615 )



De todas maneras, creo que coges días al azar para calcular to "proxy".
Aunque yo personalmente cogería días consecutivos porque probablemente el
consumo en muchos productos no sea independiente temporalmente.

Por otro lado, de cara a la implementación no sé si sería mejor coger 6 o
siete días o comparar ambas distribuciones. Más que nada porque si se te
acaba el stock en la +1 después de que puedas hacer tu pedido entonces el
tiempo real serían 7 días.

Espero que te parezca bien el feedback. Estaría encantado de discutir esto
con los compañeros.

Un abrazo

Javier




--

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Re: [R-es] Determinación del punto de corte óptimo (Fernando Sanchez)

[Fernando Sanchez]

Hola Pedro,
Muchas gracias por tu respuesta. En mi caso, las tres categorías están 
ordenadas. ¿Alguna otra idea de qué se podría hacer? Conozco las curvas ROC y 
algo de su análisis (sé la existencia de metodologías para optimizar puntos de 
corte en dos categorías). Lo que yo había hecho para mi caso era seleccionar 
dos puntos de corte aleatorios y repetir la operación un millón de veces (esto 
desde luego que es un método muy patatero):
datos<-read.table("datos_grupos.txt",header=T)
# creo variable donde meteré resultados
resultados_obtenidos<-c(0,0,0)
for (i in 1:100) {
# creo de forma aleatoria los dos puntos de corte y los asigno a las ZXs
minimo<-min(datos$ZX)
maximo<-max(datos$ZX)
puntos_de_corte<-runif(2, min =minimo , max = maximo )
corte_moderado<-min(puntos_de_corte)
corte_grave<-max(puntos_de_corte)
# creo una variable categórica a partir de la variable ZXs
ZX_recodificada<-cut(datos$ZX,c(minimo-0.1,corte_moderado,corte_grave,maximo+0.1),labels=c("leve","moderado","grave"))
# calculo el porcentaje que clasifica bien
tabla_resultados<-table(ZX_recodificada,datos$Severity)
aciertos<-(tabla_resultados[1,1]+tabla_resultados[2,2]+tabla_resultados[3,3])/nrow(datos)
# guardo los resultados y luego se repite el proceso
resultados<-cbind(corte_moderado,corte_grave,aciertos)
resultados_obtenidos<-rbind(resultados_obtenidos,resultados)
}
Por cierto, muchas gracias por el link a los ficheros de tu tesis, me han 
parecido muy claros e intereresantes.
saludos,
Fernando


  De: Pedro Concejero Cerezo 
 Para: r-help-es@r-project.org; Fernando Sanchez  
 Enviado: Miércoles 27 de enero de 2016 11:17
 Asunto: Re: Determinación del punto de corte óptimo (Fernando Sanchez)
   
 Hola, Fernando,

El tema de optimización de puntos de corte es un clásico del diagnóstico 
(enfermo / no enfermo), objetivo que es directamente aplicable a cualquier otro 
criterio dicotómico, con sólo dos valores. En tu caso, en el que tienes 3, me 
pregunto si son estrictamente diferentes (p ej 3 tipos de algo) o tienen alguna 
ordenación. Pero en cualquier caso puedes plantear 3 diagnósticos: A contra 
(A,B), A contra (A,C), B contra (A,C). (Expresado un poco patatero, la verdad). 
Si hubiese una graduación, por ejemplo gravedad, desde nada grave hasta muy 
grave, a lo mejor se puede proponer algo más sofisticado.

Un método que se ha convertido en un estándar tanto para elegir puntos de corte 
óptimo como para comparar modelos es la curva ROC. Pero para objetivos binarios 
(aunque hay evoluciones hacia varios tipos, no te puedo recomendar nada 
concreto). Hay montones de tutoriales y por supuesto librerías R para hacer 
este tipo de análisis (ROCR y pROC), pero se suele obviar algo que en 
diagnóstico es esencial para determinar el punto de corte en una prueba (esto 
es básico en pruebas de detección rápida o screening): la tasa base o 
"prevalencia". 

Aun a fuer de resultar un pedante, me gustaría recomendar dos partes de mi 
tesis doctoral:
en 
http://concejero.wdfiles.com/local--files/tesis/04-comparacion%20curvas%20ROC.pdf
    (apartado 4.2.5) sobre tasa de prevalencia
y  
http://concejero.wdfiles.com/local--files/tesis/05-medidas%20de%20eficacia.pdf  
(apartado 5.4) con un ejemplo clásico sobre detección de VIH (la base sobre la 
que se elaboró la prueba ELISA)

Lo malo es que en aquel tiempo (2004) yo no conocía R así que no encontrarás 
ahí nada sobre cómo aplicarlo en un contexto R. Estoy en ello, aunque por si te 
resulta útil hay una charla didáctica en el grupo R madrid del 27 febrero de 
2014 (http://madrid.r-es.org/page/3/), con código y de hecho la charla está 
grabada, usando un ejemplo del detecc. cáncer de próstata con PSA (un marcador 
que se obtiene con una simple prueba de sangre).

Perdón por el rollo, se nota que me gusta el tema, ¿no? Si alguna de estas 
cosas te valen y necesitas ayuda dímelo.

Saludos!
Pedro


El 26/01/2016 a las 21:59, mailto:r-help-es-requ...@r-project.org escribió:

Determinación del punto de corte óptimo (Fernando Sanchez)


-- 
Pedro Concejero
E-mail: mailto:pedro.concejerocer...@telefonica.com
skype: pedro.concejero
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Entusiasta R, me encontraréis aquí gRupo R madRid


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 

[R-es] Bootstrap data frame (Jesús Para Fernández)

[JORGE OCAÑA REBULL]

Hola Jesús,
Si no entiendo mal lo que planteas, has observado unas frecuencias
N = c(12, 0, 8, 6, 4, 2)
de pedidos acaecidos en 1:6 días, en total
n = sum(N)
pedidos. Llamemos P = (p1, p2, …, p6) a las probabilidades “teóricas” de pedido 
en cada día. En principio el vector N se puede considerar una realización de 
una distribución multinomial M(n; p1, …, p6).
P se puede estimar mediante las frecuencias relativas N / n, y una remuestra 
bootstrap correspondería a una realización de una multinomial M(n; N/n), es 
decir:
rmultinom(1, n, N/n)
o si deseas generar ‘b’ remuestras bootstrap:
rmultinom(b, n, N/n)

Fíjate que el proceso anterior es equivalente aunque más compacto y 
posiblemente más rápido al típico proceso que se suele designar como “bootstrap 
no paramétrico”, generar muestras aleatorias y con reemplazamiento de la 
muestra original. Las frecuencias anteriores serían asimilables a una gran 
muestra, un vector de ‘n’ valores 1, 2, …, 6, en la que hubiese 12 valores 1, 
ningún valor 2, 8 valores 3, etc. Tomando una muestra aleatoria (sample, etc.) 
de tamaño n del vector anterior y luego calculando las frecuencias de 1, …, 6 
observadas en ella se reproduciría el proceso basado en la multinomial.

Este enfoque tiene el inconveniente de que convierte lo improbable en 
imposible, en ninguna remuestra bootstrap aparecerá el día 2. La solución 
consistiría en asumir algún modelo para las probabilidades p1, …, p6, de manera 
que se pudiesen estimar a partir de la muestra, de una manera más “refinada” 
que una simple frecuencia relativa. En este caso la estimación de p2, aunque 
seguramente pequeña, no sería 0. La idea de la multinomial seguiría siendo 
válida pero ahora a partir de estas nuevas estimaciones de las probabilidades.

Saludos

Jordi Ocaña Rebull
Dep. d’Estadística
Universitat de Barcelona



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protegida legalment i està adreçat exclusivament a la persona o entitat 
destinatària. Si no sou el destinatari final o la persona encarregada de 
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elimineu del sistema el missatge i el material annex que pugui contenir. 
Gràcies per la vostra col·laboració.

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Re: [R-es] Bootstrap data frame

[Javier Villacampa González]

Hola buenas


En principio a mí no me parece una mala aproximación. Tal vez se podría
intentar adaptar el problema a un modelo de supervivencia, pero tendría que
pensarlo.  ( https://vimeo.com/142732615 )



De todas maneras, creo que coges días al azar para calcular to "proxy".
Aunque yo personalmente cogería días consecutivos porque probablemente el
consumo en muchos productos no sea independiente temporalmente.

Por otro lado, de cara a la implementación no sé si sería mejor coger 6 o
siete días o comparar ambas distribuciones. Más que nada porque si se te
acaba el stock en la +1 después de que puedas hacer tu pedido entonces el
tiempo real serían 7 días.

Espero que te parezca bien el feedback. Estaría encantado de discutir esto
con los compañeros.

Un abrazo

Javier




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Re: [R-es] Determinación del punto de corte óptimo (Fernando Sanchez)

[Pedro Concejero Cerezo]

Hola, Fernando,

El tema de optimizaci�n de puntos de corte es un cl�sico del diagn�stico 
(enfermo / no enfermo), objetivo que es directamente aplicable a cualquier otro 
criterio dicot�mico, con s�lo dos valores. En tu caso, en el que tienes 3, me 
pregunto si son estrictamente diferentes (p ej 3 tipos de algo) o tienen alguna 
ordenaci�n. Pero en cualquier caso puedes plantear 3 diagn�sticos: A contra 
(A,B), A contra (A,C), B contra (A,C). (Expresado un poco patatero, la verdad). 
Si hubiese una graduaci�n, por ejemplo gravedad, desde nada grave hasta muy 
grave, a lo mejor se puede proponer algo m�s sofisticado.

Un m�todo que se ha convertido en un est�ndar tanto para elegir puntos de corte 
�ptimo como para comparar modelos es la curva ROC. Pero para objetivos binarios 
(aunque hay evoluciones hacia varios tipos, no te puedo recomendar nada 
concreto). Hay montones de tutoriales y por supuesto librer�as R para hacer 
este tipo de an�lisis (ROCR y pROC), pero se suele obviar algo que en 
diagn�stico es esencial para determinar el punto de corte en una prueba (esto 
es b�sico en pruebas de detecci�n r�pida o screening): la tasa base o 
"prevalencia".

Aun a fuer de resultar un pedante, me gustar�a recomendar dos partes de mi 
tesis doctoral:
en 
http://concejero.wdfiles.com/local--files/tesis/04-comparacion%20curvas%20ROC.pdf
(apartado 4.2.5) sobre tasa de prevalencia
y  
http://concejero.wdfiles.com/local--files/tesis/05-medidas%20de%20eficacia.pdf  
(apartado 5.4) con un ejemplo cl�sico sobre detecci�n de VIH (la base sobre la 
que se elabor� la prueba ELISA)

Lo malo es que en aquel tiempo (2004) yo no conoc�a R as� que no encontrar�s 
ah� nada sobre c�mo aplicarlo en un contexto R. Estoy en ello, aunque por si te 
resulta �til hay una charla did�ctica en el grupo R madrid del 27 febrero de 
2014 (http://madrid.r-es.org/page/3/), con c�digo y de hecho la charla est� 
grabada, usando un ejemplo del detecc. c�ncer de pr�stata con PSA (un marcador 
que se obtiene con una simple prueba de sangre).

Perd�n por el rollo, se nota que me gusta el tema, �no? Si alguna de estas 
cosas te valen y necesitas ayuda d�melo.

Saludos!
Pedro


El 26/01/2016 a las 21:59, 
r-help-es-requ...@r-project.org 
escribi�:

Determinaci�n del punto de corte �ptimo (Fernando Sanchez)


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contener informaci�n 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, utilizaci�n, divulgaci�n y/o copia sin 
autorizaci�n puede estar prohibida en virtud de la legislaci�n vigente. Si ha 
recibido este mensaje por error, le rogamos que nos lo comunique inmediatamente 
por esta misma v�a y proceda a su destrucci�n.

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If the reader of this message is not the intended recipient, you are hereby 
notified that any dissemination, distribution or copying of this communication 
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conter informa��o privilegiada ou confidencial e � para uso exclusivo da pessoa 
ou entidade de destino. Se n�o � vossa senhoria o destinat�rio indicado, fica 
notificado de que a leitura, utiliza��o, divulga��o e/ou c�pia sem autoriza��o 
pode estar proibida em virtude da legisla��o vigente. Se recebeu esta mensagem 
por erro, rogamos-lhe que nos o comunique imediatamente por esta mesma via e 
proceda a sua destrui��o

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Re: [R-es] Bootstrap data frame

[Carlos Ortega]

Hola,

¿No te interesaría mejor trabajar con una función que te calcule la media,
mediana, min, max o sd, corrida para cada valor de ventana que desees?.

Si lo ves adecuado, lo tienes disponible en modo función en el paquete
"caTools".
Funciones: "runmean()", "runmad()", "runmax()"...

Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es


El 27 de enero de 2016, 9:38, Jesús Para Fernández <
j.para.fernan...@hotmail.com> escribió:

> Buenas, tengo un dataframe de la forma:
>
> dia pedidos
> 1  12
> 2   0
> 3   8
> 4   6
> 5   4
> 6   2
>
> Quiero hacer una muestra bootstrap que me de el consumo en un dia, en dos
> dias, en tres dias.
>
> aglo asi como la imagen que adjunto.
>
> Alguien sabe como podria hacerlo??
>
>
>
>
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Saludos,
Carlos Ortega
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[R-es] Bootstrap data frame

[Jesús Para Fernández]

Buenas, tengo un dataframe de la forma:

dia pedidos
1  12
2   0
3   8
4   6
5   4
6   2

Quiero hacer una muestra bootstrap que me de el consumo en un dia, en dos dias, 
en tres dias.

aglo asi como la imagen que adjunto. 

Alguien sabe como podria hacerlo??



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Re: [R-es] ¿Por qué no me funciona?

[Jose Luis Cañadas Reche]

Hola.
prueba con ifelse(col>1, 5, 6) en vez de if



El 27/01/16 a las 15:24, david santolaria escribió:

Soy novato, así que imagino que será muy fácil de resolver...

Dataset$total <- with(Dataset, if (col>1) 5 else 6)

Quiero guardar en la columna total, un 5 si col es mayor que 1 y sino que
guarde un 6.

Sólo me compara el primer dato de la primera fila, y lo copia para todas
las demás. No me lo calcula fila a fila.

¿?

[[alternative HTML version deleted]]

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Re: [R-es] Bootstrap data frame

[Carlos Ortega]

Hola Jesús,

Cuando he visto que comentabas el tema de la "rotura de stock" me sonaba
que de esto habíamos hablado en la lista hace un tiempo.
He buscado el hilo de aquella conversación:
http://grokbase.com/t/r/r-help-es/15c776br22/r-es-tiempo-de-vida

Y veo que aquella conversación también la iniciaste tú.
¿Este es el mismo problema de las cuchillas que querías pedir y que no
querías pedir mucho, pero tampoco quedarte sin repuestos en el almacén?...

Tanto en aquel caso, como en este están coincidiendo algunas respuestas
("Análisis de Supervivencia").
Yo te sugerí inicialmente un tipo de análisis, hasta que entendimos un poco
más el problema que tenías, y luego te recomendé el uso de un "control
estadístico de tu proceso".

En este caso, he empezado a apuntar por ahí con el análisis de la "media
corrida" y ahora vuelvo a recomendarte que sobre el consumo de piezas hagas
un control estadístico o utilices otro método más heurístico como en aquel
hilo te recomendé.

También aprovecho para recomendarte otra alternativa.
El tema de "determinación del punto óptimo de pedido" en gestión de stocks
es un problema bastante estudiado y del que existe mucho cuerpo teórico
desarrollado. Con una simple búsqueda encuentras hasta la fórmula aplicar:

http://www.aulafacil.com/cursos/l20115/empresa/organizacion/gestion-de-stock/determinacion-del-punto-de-pedido-aplicaciones-i

Sobre esta primera aproximación, puedes hacer variaciones (Monte Carlo)
para ver la sensibilidad de este punto de pedido conforme varías las
variables de tiempo de espera, o el número de unidades producidas... Es un
análisis que te dará otro intervalo de confianza sobre el punto de pedido,
pero basándote en una fórmula que da respuesta a tu caso general.

Y puedes ir a cosas más complejas, de la mano de otro concepto que se
aplica en Producción como es la determinación del "Lote Económico de
Producción":
https://es.wikipedia.org/wiki/Lote_Econ%C3%B3mico_de_Producci%C3%B3n
donde se tiene en cuenta tanto los costes de fabricación como los costes de
almacenamiento.

Gracias,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es

El 27 de enero de 2016, 13:28, Jesús Para Fernández <
j.para.fernan...@hotmail.com> escribió:

> 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 año o cosas similares. Haciendo un grafico de series se
> ve que no hay dpeendencia del tiempo (o yo no la he visto)
>
> Respecto al análisis de supervivencia, es lo primero en lo uqe pensé y de
> hecho así lo plantee aqui como primera consulta, pero creo que el no
> disponer del dato de entrada del artículo hace que este análisis sea
> complicado, aunque estoy encantado de recibir todo tipo de consejos. Todo
> feedback es muy bien recibido :):)
>
> Gracias por todo
> Jesús
>
> > Date: Wed, 27 Jan 2016 13:16:51 +0100
> > From: javier.villacampa.gonza...@gmail.com
> > To: joc...@ub.edu; r-help-es@r-project.org
> > Subject: Re: [R-es] Bootstrap data frame
> >
> > Hola buenas
> >
> >
> > En principio a mí no me parece una mala aproximación. Tal vez se podría
> > intentar adaptar el problema a un modelo de supervivencia, pero tendría
> que
> > pensarlo.  ( https://vimeo.com/142732615 )
> >
> >
> >
> > De todas maneras, creo que coges días al azar para calcular to "proxy".
> > Aunque yo personalmente cogería días consecutivos porque probablemente el
> > consumo en muchos productos no sea independiente temporalmente.
> >
> > Por otro lado, de cara a la implementación no sé si sería mejor coger 6 o
> > siete días o comparar ambas distribuciones. Más que nada porque si se te
> > acaba el stock en la +1 después de que puedas hacer tu pedido entonces el
> > tiempo real serían 7 días.
> >
> > Espero que te parezca bien el feedback. Estaría encantado de discutir
> esto
> > con los compañeros.
> >
> > Un abrazo
> >
> > Javier
> >
> >
> >
> >
> > --
> >
> >   [[alternative HTML version deleted]]
> >
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Saludos,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es

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