Muchas gracias, el problema con survival es que no he encontrado ninguna función
que calcule la esperanza de vida media de un colectivo ¿existe alguna?.
Gracias
El 11/7/2016 4:51 p. m., Javier Marcuzzi <javier.ruben.marcuzzi en
gmail.com> escribió:
Estimada Carmen Martinez Olmo
Yo nunca usé demography, en las dependencias no figura survival, puede ser que
no haga falta porque los autores de dermography contemplaron el código
necesario, pero posiblemente con survival pueda encontrar respuestas.
Javier Rubén Marcuzzi
De: CARMEN MARTINEZ OLMO<mailto:carmen.martinezolmo en telefonica.com>
Enviado: lunes, 11 de julio de 2016 7:31
Para: r-help-es en r-project.org<mailto:r-help-es en r-project.org>
Asunto: [R-es] Esperanza de vida librería 'demography'
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:image001.png en 01D1DB6D.E8E90AC0] ###Por qué el resultado cuando uso el
tipo ?cohort? es NA?
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