[R-es] Fwd: Bienvenido a la lista de distribución R-help-es
Jose Betancourt B.
betanster en gmail.com
Dom Sep 8 13:06:56 CEST 2013
por favor
como se calculan las probabilidades para conformar el segundo vector
SI.Distr, en este ejemplo puse la existente en SARS2003
#Análisis paso a paso
rm(list = ls())
#existe información de la incidencia de casos de una enfermedad
incidencia <-c (1,0,0,0,0,0,0,0,2,1,1,0,1,2,0,2,0,2,2,2,3, 1, 2, 0,2,
0, 1, 1, 2, 1, 1, 2, 3, 0, 1, 2, 0, 2, 1, 3, 1, 6, 3, 3,7, 4,
4, 3, 6, 4,5,2,4, 2,3, 1, 4, 4,8, 9, 13, 1, 0, 0, 0, 0, 0,
0,0, 0, 0,0, 0, 0, 0,0, 0, 0,
0, 0, 0, 28, 35, 8,
59, 13, 14, 1, 26, 15, 1,
1, 9, 41, 18, 56, 104,
54, 59, 50, 20, 2, 1, 1,
42, 20, 21, 24, 37, 34,
26, 50, 30, 17, 28, 14,
75, 62, 37, 19, 12, 11,
17, 27, 0, 34, 12, 0,
15, 0, 3, 8, 14, 11, 10,
11, 9, 5, 31, 11, 3,
2, 3, 0, 0, 0, 26,
0, 0, 0, 0, 16, 0,
8, 3, 2, 0, 0, 25, 2,
14, 5, 5, 2, 0, 5, 0,
2, 2, 3, 2, 0,
8, 2, 5, 3, 2, 1,
1)
#se explora la información
library (epicalc)
summ (incidencia)
library(EpiEstim)
## se calcula el intervalo serial
MeanFluSI <- 9.418994 #puse los datos de la incidencia
SdFluSI <- 16.06
DicreteSIDistr <- vector()
for(i in 0:35)
{
DicreteSIDistr[i+1] <- DiscrSI(i, MeanFluSI, SdFluSI)
}
plot(0:35, DicreteSIDistr, type="h", lwd=10, lend=1, xlab="tiempo
(dias)", ylab="frequencia")
title(main="distribution Discreta del intervalo serial ")
# voy a poner unas probabilidades SARS 2003; no se como calcularlas
para este caso a partir de la incidencia y esa es mi duda en este
trabajo
SI.Distr<- c (0.000, 0.001, 0.012, 0.043, 0.078, 0.104, 0.117, 0.116,
0.108, 0.094, 0.078, 0.063, 0.049,
0.038, 0.028, 0.021, 0.015, 0.011, 0.008, 0.005, 0.004, 0.003,
0.002, 0.001, 0.001)
#Calculando R
EstimateR(incidencia, T.Start=90:140, T.End=95:145,
method="NonParametricSI",SI.Distr=SI.Distr, plot=TRUE,
leg.pos=xy.coords(1,7))
#uniendo os dos vectores
enfermedad <- list(incidencia, SI.Distr, .Names = c("Incidence",
"SI.Distr"))#como combinar los dos vectores
enfermedad<- list(incidence=a, SI.Distr=b)
enfermedad
#metodo Wallinga...
WT(incidencia, T.Start=90:140, T.End=95:145, method="NonParametricSI",
SI.Distr=SI.Distr, plot=TRUE, leg.pos=xy.coords(1,1.75), nSim=100)
WT(incidencia, T.Start=90:140, T.End=95:145, method="ParametricSI",
Mean.SI=9.418994, Std.SI=16.06, plot=TRUE, nSim=100)
#calcular infectividad general
lambda <- OverallInfectivity(incidencia, SI.Distr)
par(mfrow=c(2,1))
plot(incidence, type="s", xlab="tiempo (dias)", ylab="Incidencia")
title(main="Curva epidemica ")
plot(lambda, type="s", xlab="tiempo (dias)", ylab="Infectividad")
title(main="Infectividad general")
lambda
El 04/09/13, neo <ericconchamunoz en gmail.com> escribió:
> Hola Jose, si CONCATENAR significa APILAR, es decir, concantenar
> verticalmente, por decirlo de algun modo, podrias hacerlo con rbind():
>
> nuevovector <- rbind(vector1,vector2)
>
> Si ademas quieres que cada valor de los vectores originales sea
> identificado en el nuevovector, puedes usar:
>
> nuevovector <- stack(vector1,vector2)
>
> en este ultimo caso se agrega una columna adicional tipo factor, con el
> nombre de la columna de los vectores originales.
>
> lo demas no lo entiendo :)
>
> ojala te sirva,
>
> Slds, Eric.
>
>
>
> On 09/03/2013 06:41 PM, Jose Betancourt B. wrote:
>> Quisiera saber en el paquete Epiestim
>>
>> Como lograr concatenar dos vectores, en este caso
>>> $Incidence
>> [1] 1 1 0 2 5 3 3 3 6 2 5 9 13 12 13 11 12 6 6 6 3 1
>> 0 2 0 0 0
>> [28] 0 2 0 2 0
>>
>> $SI.Distr
>> [1] 0.000 0.233 0.359 0.198 0.103 0.053 0.027 0.014 0.007 0.003 0.002
>> 0.001
>>
>> Y hacer posible que lea ambos vectores con el comando
>> data("Flu2009")
>>
>> ¿Cómo calculan SI.Distr?
>>> saludos
>>>
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