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. Con eso no se muy bien como estructurar los datos para hacer el análisis. Gracias Jesús> Date: Mon, 7 Dec 2015 16:27:18 +0100 > From: griera en yandex.com > To: j.para.fernandez en hotmail.com > CC: r-help-es en r-project.org > Subject: Re: [R-es] Tiempo de vida > > Hola: > > On Mon, 7 Dec 2015 15:12:24 +0100 > Jes__s Para Fern__ndez <j.para.fernandez en hotmail.com> 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 última revisión de la cuchilla > 3. TIEMPO: el tiempo transcurrido entre las dos fechas anteriores > 4. ESTADO: estado de la cuchilla cuando se revisó la última vez: > 0 = Buen estado > 1 = Para tirar > > Y utiliza el método 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 útil. > > Saludos. > > > > > > > > Gracias > > Jes_s > > > > [[alternative HTML version deleted]] > >[[alternative HTML version deleted]]
Hola: On Mon, 7 Dec 2015 16:34:14 +0100 Jesús Para Fernández <j.para.fernandez en hotmail.com> 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. Serviría? Saludos.> > Con eso no se muy bien como estructurar los datos para hacer el análisis. > > Gracias > Jesús > > > > > Date: Mon, 7 Dec 2015 16:27:18 +0100 > > From: griera en yandex.com > > To: j.para.fernandez en hotmail.com > > CC: r-help-es en r-project.org > > Subject: Re: [R-es] Tiempo de vida > > > > Hola: > > > > On Mon, 7 Dec 2015 15:12:24 +0100 > > Jes__s Para Fern__ndez <j.para.fernandez en hotmail.com> 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 última revisión de la cuchilla > > 3. TIEMPO: el tiempo transcurrido entre las dos fechas anteriores > > 4. ESTADO: estado de la cuchilla cuando se revisó la última vez: > > 0 = Buen estado > > 1 = Para tirar > > > > Y utiliza el método 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 útil. > > > > Saludos. > > > > > > > > > > > > > > Gracias > > > Jes_s > > > > > > [[alternative HTML version deleted]] > > > >
Pero como haría 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 así.... 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 información es de un externo). Gracias. Jesús> Date: Mon, 7 Dec 2015 17:47:45 +0100 > From: griera en yandex.com > To: j.para.fernandez en hotmail.com; r-help-es en r-project.org > Subject: Re: [R-es] Tiempo de vida > > Hola: > > On Mon, 7 Dec 2015 16:34:14 +0100 > Jesús Para Fernández <j.para.fernandez en hotmail.com> 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. > > Serviría? > > Saludos. > > > > > Con eso no se muy bien como estructurar los datos para hacer el análisis. > > > > Gracias > > Jesús > > > > > > > > > Date: Mon, 7 Dec 2015 16:27:18 +0100 > > > From: griera en yandex.com > > > To: j.para.fernandez en hotmail.com > > > CC: r-help-es en r-project.org > > > Subject: Re: [R-es] Tiempo de vida > > > > > > Hola: > > > > > > On Mon, 7 Dec 2015 15:12:24 +0100 > > > Jes__s Para Fern__ndez <j.para.fernandez en hotmail.com> 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 última revisión de la cuchilla > > > 3. TIEMPO: el tiempo transcurrido entre las dos fechas anteriores > > > 4. ESTADO: estado de la cuchilla cuando se revisó la última vez: > > > 0 = Buen estado > > > 1 = Para tirar > > > > > > Y utiliza el método 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 útil. > > > > > > Saludos. > > > > > > > > > > > > > > > > > > > > Gracias > > > > Jes_s > > > > > > > > [[alternative HTML version deleted]] > > > > > >[[alternative HTML version deleted]]