[R-es] desviacion estandard
Albert
albert.montolio en gmail.com
Lun Nov 9 19:05:41 CET 2015
Muchas gracias a tod en s por las aportaciones. Le voy a dar más vueltas para acabar de entenderlo :)
Enviado desde mi iPhone
> El 9 nov 2015, a las 17:05, Olivier Nuñez <onunez en unex.es> escribió:
>
> Perdón Albert,
>
> mi explicación era algo fuera de lugar.
> No habia abierto el excel y mi ejemplo no se ajustaba en absoluto al tuyo.
> Para que el calculo de una varianza tenga sentido hace falta algo de regularidad.
> Tu serie no parece muy estacionaria y me temo que este tipo de medida no sean en este contexto muy adecuada.
> Igual deberías calcular la desviación tipica de las primeras diferencia o ajustar un modelo arima (función arima en R)
> Asi, si "x" es tu serie entera deberías obtener:
>
>> arima(x,order = c(1,1,0))
>
> Call:
> arima(x = x, order = c(1, 1, 0))
>
> Coefficients:
> ar1
> 0.9918
> s.e. 0.0066
>
> sigma^2 estimated as 31.3: log likelihood = -454.31, aic = 912.62
>
>
> Un saludo. Olivier
>
> ----- Mensaje original -----
> De: "Olivier Nuñez" <onunez en unex.es>
> Para: "Carlos J. Gil Bellosta" <cgb en datanalytics.com>
> CC: "r-help-es" <R-help-es en r-project.org>
> Enviados: Lunes, 9 de Noviembre 2015 14:15:34
> Asunto: Re: [R-es] desviacion estandard
>
> Es un problema de robustez.
> La desviación estandar lo es más bien poco (robusta).
> Al introducir ceros en tu muestra (incluso no tantos como en el ejemplo de Carlos),
> la media se deja arrastrar hacia cero y lo valores grandes de tu muestra aumentan el valor de sd.
> No pasaría eso si utilizase una medida más robusta como la desviación media absoluta (mad en R).
> Aquí un ejemplo proximo al tuyo:
>
>> set.seed(1234)
>> muestra<-rexp(100,5)
>> sd(muestra)
> [1] 0.1890845
>> muestra.ceros <- c(muestra, rep(0, 20))
>> sd(muestra.ceros)
> [1] 0.1873116
>> mad(muestra)
> [1] 0.1818975
>> mad(muestra.ceros)
> [1] 0.1263505
>
> Un saludo. Olivier
>
>
> ----- Mensaje original -----
> De: "Carlos J. Gil Bellosta" <cgb en datanalytics.com>
> Para: "Rubén Fernández-Casal" <rubenfcasal en gmail.com>
> CC: "r-help-es" <R-help-es en r-project.org>
> Enviados: Domingo, 8 de Noviembre 2015 15:04:50
> Asunto: Re: [R-es] desviacion estandard
>
> Hola, ¿qué tal?
>
> Lo que te pasa no es tan raro:
>
> set.seed(1234)
> muestra <- abs(rnorm(100))
> sd(muestra)
> #[1] 0.5811866
>
> muestra.ceros <- c(muestra, rep(0, 100000))
> sd(muestra.ceros)
> #[1] 0.03196273
>
> En una muestra de números positivos, añadir un cero (sobre todo si
> está lejos de la media) sube la varianza. Si añado otro, posiblemente
> también. Pero cuando añado muchísimos ceros, la varianza tiende a
> cero.
>
> Si luego los quito, me quedo con la original: ¡la varianza crece a
> pesar de que la muestra está "más comprimida"!
>
> Un saludo,
>
> Carlos J. Gil Bellosta
> http://www.datanalytics.com
>
> P.D.: La desviación típica depende linealmente de la escala.
>
> El día 8 de noviembre de 2015, 12:16, Rubén Fernández-Casal
> <rubenfcasal en gmail.com> escribió:
>> La desviación típica no depende de la escala. Si incluyes valores que se
>> repiten o que tienen poca variabilidad sería de esperar que pase eso,
>> aunque sea en uno de los extremos...
>>
>> Un saludo, Rubén.
>> El 7/11/2015 9:43, "Albert Montolio" <albert.montolio en gmail.com> escribió:
>>
>>> Hola chic en s,
>>>
>>> tengo una pregunta teórica. Tengo la evolución de una variable en función
>>> del tiempo. Hay 145 valores. Los primeros 1 son 0, y los demás son
>>> crecientes. Calculo la desviacion estandard con R, contemplando las 145
>>> muestras (incluyendo los 0), y las 132 muestras (sin incluir los ceros).
>>>
>>> Me da que la desviación estandard sin contemplar los 0 es mayor. Como
>>> puede ser? no le veo el sentido.
>>>
>>> Adjunto cálculos en excel. En principio, si quito el mínimo de la serie,
>>> los datos tendrian que estar mas comprimidos no?
>>>
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>>> *Albert Montolio Aguado*
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