eo que las oreciones y los medicamentos si me estan ayudando. Hoy tengo
cita con el psiquiatra
El 15 de octubre de 2014, 9:33, <r-help-es-request en r-project.org>
escribió:
> Envíe los mensajes para la lista R-help-es a
> r-help-es en r-project.org
>
> Para subscribirse o anular su subscripción a través de la WEB
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>
> O por correo electrónico, enviando un mensaje con el texto "help"
en
> el asunto (subject) o en el cuerpo a:
> r-help-es-request en r-project.org
>
> Puede contactar con el responsable de la lista escribiendo a:
> r-help-es-owner en r-project.org
>
> Si responde a algún contenido de este mensaje, por favor, edite la
> linea del asunto (subject) para que el texto sea mas especifico que:
> "Re: Contents of R-help-es digest...". Además, por favor, incluya
en
> la respuesta sólo aquellas partes del mensaje a las que está
> respondiendo.
>
>
> Asuntos del día:
>
> 1. Re: Heatmap de paro (o de otra cosa) en España
> (Francisco J. Viciana)
> 2. Re: Test K-S con distribuciones LogNormales (rubenfcasal)
> 3. Re: Test K-S con distribuciones LogNormales
> (Víctor Nalda Castellet)
> 4. Re: Heatmap de paro (o de otra cosa) en España (Carlos Ortega)
>
>
> ----------------------------------------------------------------------
>
> Message: 1
> Date: Wed, 15 Oct 2014 14:05:08 +0200
> From: "Francisco J. Viciana" <franciscoj.viciana en
juntadeandalucia.es>
> To: r-help-es en r-project.org
> Subject: Re: [R-es] Heatmap de paro (o de otra cosa) en España
> Message-ID: <543E62F4.9000307 en juntadeandalucia.es>
> Content-Type: text/plain; charset=ISO-8859-1
>
> Los mapas de Paro a partir de la EPA, pueden llegar como mucho a nivel
> provincial para la que la muestra da datos representativos. Una
> alternativa son los mapas de mortalidad, para los que hay datos con
> mucho mayor nivel de detalle geográfico, véase por ejemplo esta
> reciente publicación por municipios, que ha tenido bastante repercusión
> en los medios
> http://elpais.com/elpais/2014/09/29/media/1412009164_993167.html
>
> Headmap de otra cosa, por ejemplo mortalidad por área pequeña
> (secciones censales ...). En concreto hay fácilmente accesible una
> serie de datos de mortalidad con gran detalle territorial que puede dar
> mucho juego para la confección de Heatmap: son los datos de mortalidad
> de la cohorte censal de Andalucía de 2002 a 2010 por secciones
> censales. Esto datos esta descargable en forma de hipercubos en este
> enlace:
>
>
>
http://www.juntadeandalucia.es/institutodeestadisticaycartografia/longevidad/pcaxis/consulta226.zip
>
> La estimación de las Razón de Mortalidad Estandarizada (RME), un
> sencillo y robusto indicador de mortalidad, a partir de estos datos, se
> hace fácilmente con el código R que se lista en el apéndice final de
> este documento:
>
>
>
http://www.juntadeandalucia.es/institutodeestadisticaycartografia/longevidad/metodologia/metodologia_mapa.pdf
>
> Metodología de estimaciones mas sofisticadas, sin duda mejorarían su
> representación, por ejemplo incluyendo mas variables de ajuste o
> realizando suavizaciones espaciales.
>
> Las cobertura de las secciones censales de 2001 que se corresponde con
> la clasificación geografía usada en estos datos se pueden descargar en
> esta pagina:
>
>
>
http://www.juntadeandalucia.es/institutodeestadisticaycartografia/clientedescarga/
>
> Un ejemplo de los resultados que se pueden obtener se muestra a partir
> de estos datos se muestra en esta aplicación navegable:
>
>
http://www.juntadeandalucia.es/institutodeestadisticaycartografia/longevidad/mapa/index.htm
>
> Una de las posibles navegaciones realizada sobre este mapa se muestra en
> este vídeo:
> https://www.youtube.com/watch?v=fArd9DfxjbM
>
> Animo al personal a utilizar esto datos, así como otros muchos que se
> encuentra en la pagina de esta publicación:
>
>
>
http://www.juntadeandalucia.es/institutodeestadisticaycartografia/longevidad
>
>
> El 14/10/14 18:48, Pedro Concejero Cerezo escribió:
> > Hola eRReRos, estamos preparando un talleR de coloR para el próximo
> > congreso y pensamos que el mejor ejemplo sería un mapa de España de
> > alguna variable interesante. Puesto que algunas de las cosas candentes
> > que preocupan en España son (afortunadamente) casos únicos, se nos
> > ocurre el gran problema del paro. Atención pregunta:
> > ¿Hay algún script maravilloso publicado por ahí que nos permita
> > reproducir rápido un heatmap de paro sobre el mapa España? -o podría
ser
> > de otra cosa interesante. Sobre él aplicaremos las recomendaciones de
> > color.
> > Gracias mil!!
> >
> > --
> > *Pedro Concejero
> > BI & Big Data - Internal Exploitation - Telefónica I+D
> > <http://www.tid.es>
> > E-mail: pedro.concejerocerezo en telefonica.com
> > skype: pedro.concejero
> > twitter @ConcejeroPedro <https://twitter.com/ConcejeroPedro>
> > linkedin pedroconcejero
<http://www.linkedin.com/in/pedroconcejero/es>
> > Únete a la lista R en español
> > <https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es#%21> y a tu
gRupo local
> > R, el mío es el gRupo R madRid <http://http://madrid.r-es.org/>
*
> >
> > ________________________________
>
> --
> +--------------------------------------------------------------
> | Francisco J. Viciana Fernández
> | Coordinador del Registro de Población
> | Servicio de Estadísticas Demográficas y Sociales
> | Instituto de Estadística y Cartografía de Andalucía
> | Leonardo Da Vinci, nº 21. Isla de La Cartuja.
> | 41071 SEVILLA.
> | franciscoj.viciana en juntadeandalucia.es
> +--------------------------------------------------------------
>
>
>
> ------------------------------
>
> Message: 2
> Date: Wed, 15 Oct 2014 14:54:01 +0200
> From: rubenfcasal <rubenfcasal en gmail.com>
> To: Víctor Nalda Castellet <victor.nalda.castellet en
gmail.com>,
> r-help-es <r-help-es en r-project.org>
> Subject: Re: [R-es] Test K-S con distribuciones LogNormales
> Message-ID: <543E6E69.7020700 en gmail.com>
> Content-Type: text/plain; charset="UTF-8"
>
> Hola de nuevo,
>
> En cuanto a otro tipo de contrastes de bondad de ajuste, podrías
> pensar en emplear por ejemplo el test de Anderson-Darling (podríamos
> decir que es una mejora del KS, mira p.e.
> http://en.wikipedia.org/wiki/Anderson%E2%80%93Darling_test). Creo que
> está implementado en R (p.e. paquete goftest). Para contrastes de bondad
> de ajuste, yo tengo empleado el paquete fitdistrplus y otros asociados
> al paquete distr (el distrMod creo recordar...) .
>
> Una duda que tengo es porque comparas la distribución de las medias
> con la de los datos originales (ten también en cuenta que hay
> dependencia entre estas muestras, p.e su media muestral es exactamente
> la misma). Si tienes una distribución teórica, sería más eficiente
> comparar directamente con esta distribución, e.g.:
> ks.test(lognorm2$sample, "plnorm", meanlog = mean, sdlog = sd )
> Aunque sigo obteniendo p-valor=1 con tu ejemplo.
> Prueba también a variar los parámetros...
>
> Un saludo,
> Rubén F.C.
>
> El 15/10/2014 11:26, Víctor Nalda Castellet escribió:
> > Hola Ruben,
> >
> > Sí precisamente es lo que comentas, en matemáticas no se suele llamar
> > bucketización (este término se emplea más en informática) sino datos
> > agrupados. Pero la idea es la que tu mismo dices.
> >
> > Respecto a las gráficas que has puesto, me han aclarado mucho sobre el
> > tema, gracias.
> >
> > Si realizo lo mismo, por ejemplo con nbucket=1000 sigo obteniendo un
> > p-valor de 1. Es decir, que casi le pongas lo que le pongas se obtiene
> > un p-valor de 1.
> >
> > ¿Qué otros test de contraste de hipótesis me podrías recomendar?
> > Porque igual ocurre lo que tu bien has dicho de que el test de K-S no
> > es precisamente el mejor para este caso.
> >
> >
> > Un saludo, y ¡¡¡muchas gracias!!!
> >
> > El 15 de octubre de 2014, 10:50, rubenfcasal <rubenfcasal en
gmail.com
> > <mailto:rubenfcasal en gmail.com>> escribió:
> >
> > Hola Víctor,
> >
> > Te escribo sin tener muy claro lo que quieres hacer (me llamó
> > la atención lo de "datos bucketizados", es la primera
vez que lo
> > veo en estadística, aunque la terminología me suena a
> informática...).
> >
> > Si no entiendo mal, en el segundo caso trabajas con medias de
> > una distribución lognormal agrupada. Simplemente hacer notar que
> > la distribución teórica de estas medias no es lognormal y la
> > varianza no coincide con la de la distribución original (es la
> > original dividida por el tamaño de las submuestras = n/nbucket).
> >
> > En cuanto al test KS, ten en cuenta que lo que hace es
> > comparar funciones de distribución empíricas:
> > # La de los datos originales:
> > curve(ecdf(sample)(x), type="s")
> > # Esta se parece mucho a la teórica como sería de esperar con una
> > muestra tan grande:
> > # curve(plnorm(x, meanlog = mean, sdlog = sd), lwd=2,add=TRUE)
> >
> > # con la de las medias de las submuestras:
> > curve(ecdf(sample_bucket$mean)(x),type="s",lty = 2, add
= TRUE)
> >
> > Lo que creo que ocurre es que la segunda muestra es muy
> > pequeña y el test de KS no tiene evidencias para rechazar la H0.
> > Si consideras un numero mayor de "buckets" debería
rechazar. Ten
> > en cuenta también que el test KS puede no ser el más potente...
> >
> > Un saludo,
> > Rubén F.C.
> >
> >
> >
> >
> > El 15/10/2014 9:59, Víctor Nalda Castellet escribió:
> >
> > Hola a todos, ¿que tal?
> >
> > Os escribo porque llevo varios días con la siguiente duda:
> > quiero realizar
> > el test de K-S para dos distribuciones lognormales, una de
> > ellas con datos
> > agrupados (bucketizados).
> >
> > library(stats)
> >
> > # Definimos las variables
> > n <- 1000000 # tamaño de la muestra
> > mean <- 0 # media de la dist. normal
> > sd <- 1 # desviación típica de la dist. normal
> > nbucket <- 10 # numero de buckets
> >
> > # Generamos la muestra de tamaño n
> > sample <- sort(rlnorm(n, meanlog = mean, sdlog = sd))
> > # Función de distribución
> > df <- plnorm(sample, meanlog = mean, sdlog = sd)
> > lognorm1 <- data.frame(sample=sample, distfun=df)
> > # Gráfica de la función de distribución sin bucketizar
> > plot(lognorm1, type = "l", col = "red")
> >
> > # Bucketización - Muestra bucketizada
> > library(plyr)
> > dt <- data.frame(sample=sample, bucket=rep(1:nbucket, each
> > n/nbucket))
> > sample_bucket <-
ddply(dt,~bucket,summarise,mean=mean(sample))
> >
> > # Función de distribución bucketizada
> > dfb <- plnorm(sample_bucket$mean, meanlog = mean, sdlog =
sd)
> > lognorm2 <- data.frame(sample=sample_bucket$mean,
distfun=dfb)
> > par(new=TRUE)
> > points(lognorm2, col = "blue")
> >
> > ks.test(lognorm1$sample, lognorm2$sample) # Obtengo p-valor=1
> >
> > El problema es que obtengo un p-valor de 1, y creo que debería
> > obtener un
> > p-valor bastante menor. ¿Sabéis lo que está ocurriendo?
> > Creo que si una de las distribuciones tiene 1.000.000 de datos
> > y la otra
> > tiene 10 datos (es la aproximación de la otra), como no se
> > parecen en nada
> > debería obtener un p-valor muy malo y no es así:
> >
> > Two-sample Kolmogorov-Smirnov test
> >
> > data: lognorm1$sample and lognorm2$sample
> > D = 0.0683, p-value = 1
> > alternative hypothesis: two-sided
> >
> > Respecto al tema de bucketizar, lo tengo que realizar de esa
> > forma.
> >
> >
> >
> > Un saludo, y muchas gracias.
> >
> >
> >
> >
> >
> > --
> > Víctor Nalda Castellet
>
>
> [[alternative HTML version deleted]]
>
>
>
> ------------------------------
>
> Message: 3
> Date: Wed, 15 Oct 2014 16:24:11 +0200
> From: Víctor Nalda Castellet <victor.nalda.castellet en gmail.com>
> To: rubenfcasal <rubenfcasal en gmail.com>, r-help-es
> <r-help-es en r-project.org>
> Subject: Re: [R-es] Test K-S con distribuciones LogNormales
> Message-ID:
> <CAHbHS_cLH4jJtYZX6Q6Qhii9JS500BNDRjqiHi> RkHb1gkwqSQ en
mail.gmail.com>
> Content-Type: text/plain; charset="UTF-8"
>
> Hola Ruben,
>
> Gracias por los paquetes que me comentas para realizar los contrastes de
> bondad de ajuste.
>
> Voy a seguir variando parámetros para ver los resultados que obtengo.
>
>
> Un saludo y muchas gracias.
>
> El 15 de octubre de 2014, 14:54, rubenfcasal <rubenfcasal en
gmail.com>
> escribió:
>
> > Hola de nuevo,
> >
> > En cuanto a otro tipo de contrastes de bondad de ajuste, podrías
> > pensar en emplear por ejemplo el test de Anderson-Darling (podríamos
> decir
> > que es una mejora del KS, mira p.e.
> > http://en.wikipedia.org/wiki/Anderson%E2%80%93Darling_test). Creo que
> > está implementado en R (p.e. paquete goftest). Para contrastes de
bondad
> de
> > ajuste, yo tengo empleado el paquete fitdistrplus y otros asociados al
> > paquete distr (el distrMod creo recordar...) .
> >
> > Una duda que tengo es porque comparas la distribución de las
medias
> > con la de los datos originales (ten también en cuenta que hay
dependencia
> > entre estas muestras, p.e su media muestral es exactamente la misma).
Si
> > tienes una distribución teórica, sería más eficiente comparar
> directamente
> > con esta distribución, e.g.:
> > ks.test(lognorm2$sample, "plnorm", meanlog = mean, sdlog =
sd )
> > Aunque sigo obteniendo p-valor=1 con tu ejemplo.
> > Prueba también a variar los parámetros...
> >
> > Un saludo,
> > Rubén F.C.
> >
> > El 15/10/2014 11:26, Víctor Nalda Castellet escribió:
> >
> > Hola Ruben,
> >
> > Sí precisamente es lo que comentas, en matemáticas no se suele llamar
> > bucketización (este término se emplea más en informática) sino datos
> > agrupados. Pero la idea es la que tu mismo dices.
> >
> > Respecto a las gráficas que has puesto, me han aclarado mucho sobre
el
> > tema, gracias.
> >
> > Si realizo lo mismo, por ejemplo con nbucket=1000 sigo obteniendo un
> > p-valor de 1. Es decir, que casi le pongas lo que le pongas se obtiene
un
> > p-valor de 1.
> >
> > ¿Qué otros test de contraste de hipótesis me podrías recomendar?
Porque
> > igual ocurre lo que tu bien has dicho de que el test de K-S no es
> > precisamente el mejor para este caso.
> >
> >
> > Un saludo, y ¡¡¡muchas gracias!!!
> >
> > El 15 de octubre de 2014, 10:50, rubenfcasal <rubenfcasal en
gmail.com>
> > escribió:
> >
> >> Hola Víctor,
> >>
> >> Te escribo sin tener muy claro lo que quieres hacer (me llamó
la
> >> atención lo de "datos bucketizados", es la primera vez
que lo veo en
> >> estadística, aunque la terminología me suena a informática...).
> >>
> >> Si no entiendo mal, en el segundo caso trabajas con medias de
una
> >> distribución lognormal agrupada. Simplemente hacer notar que la
> >> distribución teórica de estas medias no es lognormal y la varianza
no
> >> coincide con la de la distribución original (es la original
dividida
> por el
> >> tamaño de las submuestras = n/nbucket).
> >>
> >> En cuanto al test KS, ten en cuenta que lo que hace es
comparar
> >> funciones de distribución empíricas:
> >> # La de los datos originales:
> >> curve(ecdf(sample)(x), type="s")
> >> # Esta se parece mucho a la teórica como sería de esperar con una
> muestra
> >> tan grande:
> >> # curve(plnorm(x, meanlog = mean, sdlog = sd), lwd=2,add=TRUE)
> >>
> >> # con la de las medias de las submuestras:
> >> curve(ecdf(sample_bucket$mean)(x),type="s",lty = 2, add
= TRUE)
> >>
> >> Lo que creo que ocurre es que la segunda muestra es muy
pequeña y el
> >> test de KS no tiene evidencias para rechazar la H0. Si consideras
un
> numero
> >> mayor de "buckets" debería rechazar. Ten en cuenta
también que el test
> KS
> >> puede no ser el más potente...
> >>
> >> Un saludo,
> >> Rubén F.C.
> >>
> >>
> >>
> >>
> >> El 15/10/2014 9:59, Víctor Nalda Castellet escribió:
> >>
> >> Hola a todos, ¿que tal?
> >>>
> >>> Os escribo porque llevo varios días con la siguiente duda:
quiero
> >>> realizar
> >>> el test de K-S para dos distribuciones lognormales, una de
ellas con
> >>> datos
> >>> agrupados (bucketizados).
> >>>
> >>> library(stats)
> >>>
> >>> # Definimos las variables
> >>> n <- 1000000 # tamaño de la muestra
> >>> mean <- 0 # media de la dist. normal
> >>> sd <- 1 # desviación típica de la dist. normal
> >>> nbucket <- 10 # numero de buckets
> >>>
> >>> # Generamos la muestra de tamaño n
> >>> sample <- sort(rlnorm(n, meanlog = mean, sdlog = sd))
> >>> # Función de distribución
> >>> df <- plnorm(sample, meanlog = mean, sdlog = sd)
> >>> lognorm1 <- data.frame(sample=sample, distfun=df)
> >>> # Gráfica de la función de distribución sin bucketizar
> >>> plot(lognorm1, type = "l", col = "red")
> >>>
> >>> # Bucketización - Muestra bucketizada
> >>> library(plyr)
> >>> dt <- data.frame(sample=sample, bucket=rep(1:nbucket, each
> n/nbucket))
> >>> sample_bucket <-
ddply(dt,~bucket,summarise,mean=mean(sample))
> >>>
> >>> # Función de distribución bucketizada
> >>> dfb <- plnorm(sample_bucket$mean, meanlog = mean, sdlog =
sd)
> >>> lognorm2 <- data.frame(sample=sample_bucket$mean,
distfun=dfb)
> >>> par(new=TRUE)
> >>> points(lognorm2, col = "blue")
> >>>
> >>> ks.test(lognorm1$sample, lognorm2$sample) # Obtengo p-valor=1
> >>>
> >>> El problema es que obtengo un p-valor de 1, y creo que debería
obtener
> un
> >>> p-valor bastante menor. ¿Sabéis lo que está ocurriendo?
> >>> Creo que si una de las distribuciones tiene 1.000.000 de datos
y la
> otra
> >>> tiene 10 datos (es la aproximación de la otra), como no se
parecen en
> >>> nada
> >>> debería obtener un p-valor muy malo y no es así:
> >>>
> >>> Two-sample Kolmogorov-Smirnov test
> >>>
> >>> data: lognorm1$sample and lognorm2$sample
> >>> D = 0.0683, p-value = 1
> >>> alternative hypothesis: two-sided
> >>>
> >>> Respecto al tema de bucketizar, lo tengo que realizar de esa
forma.
> >>>
> >>>
> >>>
> >>> Un saludo, y muchas gracias.
> >>>
> >>>
> >>
> >
> >
> > --
> > Víctor Nalda Castellet
> >
> >
> >
>
>
> --
> Víctor Nalda Castellet
>
> [[alternative HTML version deleted]]
>
>
>
> ------------------------------
>
> Message: 4
> Date: Wed, 15 Oct 2014 16:33:44 +0200
> From: Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es>
> To: PEDRO CONCEJERO CEREZO <pedro.concejerocerezo en telefonica.com>
> Cc: "r-help-es en r-project.org" <r-help-es en
r-project.org>
> Subject: Re: [R-es] Heatmap de paro (o de otra cosa) en España
> Message-ID:
> <
> CAOKbq8jn8n9oYcLDw5_Qnwr3JGn8a3etFXgEPdniuYQcFsnxYA en mail.gmail.com>
> Content-Type: text/plain; charset="UTF-8"
>
> Hola Pedro,
>
> Acabo de recordar que hace poco José Luis Cañadas (participa en esta lista)
> publicó un enlace suyo a un análisis del paro en Analucía hecho con R y
> publicado en RPubs. Sobre mapas asocia diferentes nivels de paro con
> diferentes matices de color (rojo)...
>
> Este es el enlace:
>
> http://rpubs.com/joscani/12805
>
> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es
>
> El 14 de octubre de 2014, 18:48, Pedro Concejero Cerezo <
> pedro.concejerocerezo en telefonica.com> escribió:
>
> > Hola eRReRos, estamos preparando un talleR de coloR para el próximo
> > congreso y pensamos que el mejor ejemplo sería un mapa de España de
> > alguna variable interesante. Puesto que algunas de las cosas candentes
> > que preocupan en España son (afortunadamente) casos únicos, se nos
> > ocurre el gran problema del paro. Atención pregunta:
> > ¿Hay algún script maravilloso publicado por ahí que nos permita
> > reproducir rápido un heatmap de paro sobre el mapa España? -o podría
ser
> > de otra cosa interesante. Sobre él aplicaremos las recomendaciones de
> > color.
> > Gracias mil!!
> >
> > --
> > *Pedro Concejero
> > BI & Big Data - Internal Exploitation - Telefónica I+D <
> http://www.tid.es>
> > E-mail: pedro.concejerocerezo en telefonica.com
> > skype: pedro.concejero
> > twitter @ConcejeroPedro <https://twitter.com/ConcejeroPedro>
> > linkedin pedroconcejero
<http://www.linkedin.com/in/pedroconcejero/es>
> > Únete a la lista R en español
> > <https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es#%21> y a tu
gRupo local
> > R, el mío es el gRupo R madRid <http://http://madrid.r-es.org/>
*
> >
> > ________________________________
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> > Este mensaje y sus adjuntos se dirigen exclusivamente a su
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> Saludos,
> Carlos Ortega
> www.qualityexcellence.es
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>
> Fin de Resumen de R-help-es, Vol 68, Envío 22
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Universidad Autónoma de Yucatán.
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