[R-es] Esperanza de vida librería 'demography'

[CARMEN MARTINEZ OLMO]

Muchas gracias, el problema con survival es que no he encontrado ninguna función que calcule la esperanza de vida media de un colectivo ¿existe alguna?.

Gracias

El 11/7/2016 4:51 p. m., Javier Marcuzzi <javier.ruben.marcuzzi en gmail.com> escribió:
Estimada Carmen Martinez Olmo

Yo nunca usé demography, en las dependencias no figura survival, puede ser que no haga falta porque los autores de dermography contemplaron el código necesario,  pero posiblemente con survival pueda encontrar respuestas.

Javier Rubén Marcuzzi

De: CARMEN MARTINEZ OLMO<mailto:carmen.martinezolmo en telefonica.com>
Enviado: lunes, 11 de julio de 2016 7:31
Para: r-help-es en r-project.org<mailto:r-help-es en r-project.org>
Asunto: [R-es] Esperanza de vida librería 'demography'


Buenos días,

Necesito calcular la vida media de cada uno de nuestros modelos de producto pero tengo un histórico incompleto (para los productos más nuevos tengo la vida completa de las cohortes, pero para los más antiguos tengo sólo la parte final de la vida de las cohortes). He decidido calcular la esperanza de vida dinámica con un modelo actuarial, concretamente la librería ‘demography’ y tengo varias dudas sobre su uso:


1-      Todas las funciones permiten el uso por ‘cohortes’ y por ‘períodos’, sin embargo, cuando uso la función ‘lifeexpectancy’ por cohortes da error ¿cómo habría que preparar los datos para analizar la información por cohortes?.

2-      ¿Se puede utilizar la función ‘lifeexpectancy con meses en lugar de años?. El resultado parece razonable pero ¿es correcto?.

3-      ¿Cómo puedo ver el error asociado al ajuste de la función ‘lifeaxpectancy’?. Para algunos períodos tengo representación de todas las edades, pero cuanto más antiguo el período, menos representación de edades ‘elevadas’ (porque mi histórico es limitado) ¿en qué período debo poner el límite para mantener el error en un límite razonable?.

Ejemplo de los datos:


Pop_201210

Pop_201301

Pop_201304

Evaporation_201210

Evaporation_201301

Evaporation_201304

Month 1

                     11.087

                     45.497

                      13.244

                  0,0489

                  0,0089

                  0,0280

Month 2

                     10.412

                     44.839

                      12.798

                  0,0464

                  0,0068

                  0,0188

Month 3

                       9.853

                     44.273

                      12.499

                  0,0419

                  0,0101

                  0,0233

Month 4

                       9.368

                     43.595

                      12.144

                  0,0006

                  0,0363

                  0,0196

Month 5

                       9.297

                     41.812

                      11.830

                  0,0128

                  0,0171

                  0,0195

Month 6

                       9.121

                     40.923

                      11.547

                  0,0115

                  0,0252

                  0,0248


En este caso 201301, 201304, etc… son períodos, no cohortes.

R script:

Evap_rate<-data.frame(datos$Evaporation_201210, datos$Evaporation_201301, datos$Evaporation_201304)
Pop <-data.frame(datos $Pop_201210, datos $Pop_201301, datos $Pop_201304)

colnames(Evap_rate)<-c(201210,201301,201304)
colnames(Pop)<-c(201210,201301,201304)


rownames(Evap_rate)<-c(rep(1:nrow(Evap_rate)))
rownames(Pop)<-c(rep(1:nrow(Pop)))


year<-c(201210,201301,201304) ###Es correcto usar meses en lugar de años?
age<-c(1:nrow(Evap_rate))

Renov_data<-demogdata(Evap_rate, Pop ,age, year, "mortality","SPAIN","device",1)

Lte_renov<-life.expectancy(Renov_data,years=Renov_data$year, type="cohort",
                      age=min(Renov_data$age))

[cid:image001.png en 01D1DB6D.E8E90AC0]    ###Por qué el resultado cuando uso el tipo ‘cohort’ es NA?







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