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 Gracias Jesús [[alternative HTML version deleted]]
Cualquier tutorial de análisis de la supervivencia con R puede ser un buen punto de partida. Luego, échale un vistazo a https://cran.r-project.org/web/views/Survival.html Un saludo, Carlos J. Gil Bellosta http://www.datanalytics.com El 7 de diciembre de 2015, 15:12, Jesús Para Fernández < j.para.fernandez en hotmail.com> escribió:> 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 > > Gracias > Jesús > > [[alternative HTML version deleted]] > > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es en r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >[[alternative HTML version deleted]]
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 RHas 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]] >
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]]