<font size=2 face="sans-serif">El estudio consiste en una evaluación de
proveedores.</font>
<br>
<br><font size=2 face="sans-serif">Una variable mide el plazo de entrega
de la mercancía (V1), la otra justificación o no por parte del proveedor
(V2) (cuando no se puede entregar la mercancía en plazo) y la ultima la
aceptación o rechazo de la mercancía (V3).</font>
<br>
<br><font size=2 face="sans-serif">Las evaluaciones han de ser independientes
puesto que el diseño de la evaluación se concibió para que así fueran,
no interesa a priori las posibles interrelaciones que tengan las variables
entre si.</font>
<br><font size=2 face="sans-serif">A posteriori si que se toman en consideración
la "acumulación" de las calificaciones pero mas que nada
para determinar si al proveedor se le da una "colleja", "capón"
o "bofetón" según sea el conteo de notas malas en una variable,
dos o las tres.</font>
<br>
<br><font size=2 face="sans-serif">Experimentare con la sugerencia de Olivier
con vistas a ver si la encuentro consistente y congruente, porque es cierto
que era un escenario que no me habia planteado.</font>
<br>
<br><font size=2 face="sans-serif">Muchas gracias a ambos</font>
<br><font size=1 face="Arial"><br>
</font>
<p>
<br><font size=3><br>
</font>
<br>
<br>
<br>
<table width=100%>
<tr>
<td><img src=cid:_1_0C4F617C0C4F5D7C004BD136C1257D63 width=80 height=1>
<td width=100%>
<table width=100%>
<tr valign=top>
<td width=100%><font size=2 face="sans-serif"><b>{In Archive} RE:
[R-es] Clasificacion de individuos</b></font></table>
<br>
<table width=100%>
<tr>
<td><font size=2 color=#e26200 face="sans-serif"><b>(Internet)</b></font>
<br><font size=2 color=#e26200 face="sans-serif"><b>ihidalgo </b></font>
<td>
<td valign=top>
<table width=100%>
<tr valign=top>
<td><font size=2 color=#8f8f8f face="sans-serif">To:</font>
<td><font size=2 face="sans-serif">onunez, Jluis GILSANZ</font>
<tr valign=top>
<td><font size=1 color=#8f8f8f face="sans-serif">Cc:</font>
<td><font size=1 face="sans-serif">r-help-es</font></table>
<br>
<td>
<div align=right><font size=1 face="sans-serif">30/09/2014 15:33</font></div></table>
<br></table>
<br>
<br>
<table width=100%>
<tr valign=top>
<td><font size=1 color=#8f8f8f face="sans-serif">Archive: </font>
<td><font size=1 face="sans-serif">This message is being viewed in an archive.</font></table>
<br>
<hr>
<br>
<br>
<br><font size=3 color=#004080 face="Calibri">En cualquier caso, para nada
necesitas normalidad en las variables. De las distribuciones que presentas,
y abundando en lo que te indica Olivier, ¿sería interesante considerar
sólo 2 grupos (“normal” y “enhorabuena”) en las variables 2 y 3?</font>
<br><font size=3 color=#004080 face="Calibri">Todo esto sin saber de lo
que estamos tratando, claro… XD</font>
<br><font size=3 color=#004080 face="Calibri"> </font>
<br><font size=3 color=#004080 face="Calibri">Un saludo,</font>
<br><font size=3 color=#004080 face="Calibri">Isidro</font>
<br><font size=3 color=#004080 face="Calibri"> </font>
<br><font size=3 face="Tahoma"><b>De:</b> Olivier Nuñez [</font><a href=mailto:onunez@unex.es><font size=3 face="Tahoma">mailto:onunez@unex.es</font></a><font size=3 face="Tahoma">]
<b><br>
Enviado el:</b> martes, 30 de septiembre de 2014 15:23<b><br>
Para:</b> jluis gilsanz<b><br>
CC:</b> ihidalgo@jccm.es; r-help-es@r-project.org<b><br>
Asunto:</b> Re: [R-es] Clasificacion de individuos</font>
<br><font size=3 face="Times New Roman"> </font>
<br><font size=3 face="Times New Roman">Me parece que tu ordenación es
esencialmente unidimensional. </font>
<br><font size=3 face="Times New Roman">Por lo tanto, en algún momento
tendrás que considerar una combinación de tus tres variables.</font>
<br><font size=3 face="Times New Roman">Ignoro el contexto, pero la ponderación
de cada una debería ser conforme a los criterios de la empresa que evalúa
al personal.</font>
<br><font size=3 face="Times New Roman">Una vez tengas tu variable podrás
definir los tres grupos con la función cut. Ejemplo:</font>
<br><font size=3 face="Times New Roman">> z=rnorm(100)<br>
> y=exp(z)/(1+exp(z))<br>
> C=c("Regular","Normal","Enhorabuena")<br>
> grupos=cut(y,quantile(y,c(0,.1,.9,1)),include.lowest=TRUE,labels=C)<br>
> table(grupos)<br>
grupos<br>
Regular Normal Enhorabuena <br>
10 80 10</font>
<br><font size=3 face="Times New Roman"> </font>
<br><font size=3 face="Times New Roman">Un saludo. Olivier</font>
<div align=center>
<hr></div>
<br><font size=3 face="sans-serif"><b>De: </b>"jluis gilsanz"
<</font><a href=mailto:jluis.gilsanz@tasacionesh.com><font size=3 color=blue face="sans-serif"><u>jluis.gilsanz@tasacionesh.com</u></font></a><font size=3 face="sans-serif">><b><br>
Para: </b></font><a href=mailto:ihidalgo@jccm.es><font size=3 color=blue face="sans-serif"><u>ihidalgo@jccm.es</u></font></a><font size=3 face="sans-serif"><b><br>
CC: </b></font><a href="mailto:r-help-es@r-project.org"><font size=3 color=blue face="sans-serif"><u>r-help-es@r-project.org</u></font></a><font size=3 face="sans-serif"><b><br>
Enviados: </b>Martes, 30 de Septiembre 2014 12:51:56<b><br>
Asunto: </b>Re: [R-es] Clasificacion de individuos</font>
<br><font size=3 face="sans-serif"> </font>
<br><font size=3 face="Arial">Hola Isidro:</font><font size=3 face="sans-serif">
<br>
</font><font size=3 face="Arial"><br>
También había sopesado esa posibilidad pero por una parte me parecía "complicar"
el proceso y por otra tengo mis dudas acerca de que en que el análisis
cluster pueda prescindir de la hipótesis de Normalidad en las dos variables
"raras" que tengo.</font><font size=3 face="sans-serif"> <br>
</font><font size=3 face="Arial"><br>
De cualquier forma muchas gracias por tu idea.</font><font size=3 face="sans-serif">
<br>
</font><font size=3 face="Arial"><br>
Un saludo</font><font size=3 face="sans-serif"> <br>
<br>
</font>
<p>
<table width=100%>
<tr>
<td width=16%>
<td width=83%>
<br>
<table width=100%>
<tr valign=top>
<td width=100%><font size=3 face="Arial"><b>{In Archive} RE: [R-es]
Clasificacion de individuos</b></font></table>
<br><font size=3 face="Times New Roman"> </font>
<p>
<br>
<table width=100%>
<tr>
<td width=18%><font size=3 color=#e26200 face="Arial"><b>(Internet)</b></font><font size=3 face="Times New Roman">
</font><font size=3 color=#e26200 face="Arial"><b><br>
ihidalgo </b></font>
<td width=0%>
<td width=49% valign=top>
<br>
<table width=100%>
<tr valign=top>
<td width=11%><font size=3 color=#8f8f8f face="Arial">To:</font>
<td width=88%><font size=3 face="Arial">Jluis GILSANZ, r-help-es</font></table>
<br>
<td width=31%>
<div align=right><font size=3 face="Arial">30/09/2014 12:40</font></div></table>
<br></table>
<br><font size=3 face="sans-serif"> </font>
<p>
<table width=100%>
<tr valign=top>
<td width=16%><font size=3 color=#8f8f8f face="Arial">Archive: </font>
<td width=83%><font size=3 face="Arial">This message is being viewed in
an archive.</font></table>
<br><font size=3 face="sans-serif"> </font>
<div align=center>
<hr></div>
<br><font size=3 face="sans-serif"><br>
<br>
</font><font size=3 face="Courier New"><br>
¿Has probado a hacer directamente una clasificación de los individuos con
3 <br>
clusters? Es muy sencillo y quizá te funcione. En un espacio tridimensional
un <br>
cluster se hace más rápido que un disparo.<br>
<br>
Un saludo.<br>
Isidro<br>
<br>
> -----Mensaje original-----<br>
> De: </font><a href="mailto:r-help-es-bounces@r-project.org"><font size=3 color=blue face="Courier New"><u>r-help-es-bounces@r-project.org</u></font></a><font size=3 face="Courier New">
[</font><a href="mailto:r-help-es-bounces@r-" target=_blank><font size=3 color=blue face="Courier New"><u>mailto:r-help-es-bounces@r-</u></font></a><font size=3 face="Courier New"><br>
> project.org] En nombre de </font><a href=mailto:jluis.gilsanz@tasacionesh.com><font size=3 color=blue face="Courier New"><u>jluis.gilsanz@tasacionesh.com</u></font></a><font size=3 face="Courier New"><br>
> Enviado el: martes, 30 de septiembre de 2014 12:24<br>
> Para: </font><a href="mailto:r-help-es@r-project.org"><font size=3 color=blue face="Courier New"><u>r-help-es@r-project.org</u></font></a><font size=3 face="Courier New"><br>
> Asunto: [R-es] Clasificacion de individuos<br>
><br>
> Estimados apa eRos:<br>
><br>
> La duda o propuesta que os voy a plantear es a la vez metodol gica
y<br>
> relacionada con R.<br>
><br>
> Me encuentro trabajando con tres variables que son el resultado de
un<br>
> computo de porcentajes.<br>
> Me explico, se toma una muestra de n casos (unos 6.500 aprox)<br>
> pertenecientes a i individuos (unos 230 aprox) en la que se
comprueba<br>
> si un determinado evento ha ocurrido o no, anot ndose 1 en caso de<br>
> dicha ocurrencia y 0 en caso de no ocurrencia.<br>
> Algo as como:<br>
> indiv ocurrencia<br>
> -------- -----------------<br>
> 1 0<br>
> 1 0<br>
> 1 1<br>
> 2 0<br>
> 2 1<br>
> 3 0<br>
> 3 0<br>
> 3 0<br>
> 4 1<br>
> 4 1<br>
> . .<br>
> . .<br>
> . .<br>
> n<br>
><br>
> Tras ello se computa el porcentaje de ocurrencias para cada individuo<br>
> obteniendo las variables que ser n estudiadas, obteniendo algo as
:<br>
><br>
> indiv %<br>
> ----- ------<br>
> 1 0.333<br>
> 2 0.5<br>
> 3 0<br>
> 4 1<br>
> . .<br>
> . .<br>
> i<br>
><br>
> Este mismo proceso se repite en cada una de las tres variables objeto<br>
> de estudio.<br>
><br>
> Lo que se pretende es clasificar los i individuos en tres grupos seg
n<br>
> sus resultados en cuanto a los porcentajes calculados (%):<br>
> -Por debajo de la media: Individuos que forman parte de la cola con<br>
> peores porcentajes. Aprox 10% -Por encima de la media: Individuos
que<br>
> forman parte de la cola con peores porcentajes. Aprox 10% -Acordes
a<br>
> la media: El 80% de individuos resultantes.<br>
><br>
> Se trata b sicamente de "rega ar" a los del primer grupo
y "felicitar"<br>
> los del segundo grupo ;-)<br>
><br>
> La cuesti n es que de las tres variables en estudio, las dos ultimas
no<br>
> son normales:<br>
><br>
> >stem(v1)<br>
><br>
> The decimal point is 1 digit(s) to the left of the |<br>
><br>
> 0 | 0000000000466899<br>
> 1 | 0133347777778999<br>
> 2 | 0000011233344555667778889999<br>
> 3 | 0001233333333334444567778888889999999999<br>
> 4 | 000001122233333344444566788889999<br>
> 5 | 000000000000011234444566667777889<br>
> 6 | 00122233345555777777788899<br>
> 7 | 00011222334455567779<br>
> 8 | 1333336668<br>
> 9 |<br>
> 10 | 0000000000000<br>
><br>
> >quantile(v1,c(0.1,0.9))<br>
> 10% 90%<br>
> 0.1670 0.7834<br>
><br>
><br>
><br>
> >stem(v2)<br>
><br>
> The decimal point is 1 digit(s) to the left of the |<br>
><br>
> 0 |<br>
> 00000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000+75<br>
> 1 | 00000000111122233333444445677788888999<br>
> 2 | 0000122444557899<br>
> 3 | 0001123378999<br>
> 4 | 266<br>
> 5 | 0000<br>
> 6 | 57<br>
> 7 |<br>
> 8 | 3<br>
> 9 |<br>
> 10 | 000<br>
><br>
> >quantile(v2,c(0.1,0.9))<br>
> 10% 90%<br>
> 0.000 0.304<br>
><br>
><br>
><br>
> stem(V3)<br>
><br>
> The decimal point is 1 digit(s) to the left of the |<br>
><br>
> 0 |<br>
> 00000000000000000000000000000000011111111122222222222222222222222222+12<br>
> 8<br>
> 1 | 000001133333477<br>
> 2 | 000<br>
> 3 | 3<br>
> 4 |<br>
> 5 | 000<br>
> 6 |<br>
> 7 |<br>
> 8 |<br>
> 9 |<br>
> 10 | 00000<br>
><br>
> >quantile(V3,c(0.1,0.9))<br>
> 10% 90%<br>
> 0.0 0.1<br>
><br>
><br>
><br>
> La primera variable V1 aparece como Normal segun los test de Kolmogorv-<br>
> Smirnov, Jarque-Bera (simetria), Agostino (simetria) y Anscombe<br>
> (curtosis) pero como No Normal segun el test de Shapiro-Wilks.<br>
> Las otras dos no aparecen como Normales en ninguno de los test,<br>
> logicamente al tener una asimetria tan fuerte.<br>
> He probado transformando mediante Box-Cox pero la ni la raiz<br>
> cuadadrada, ni 1/Variable me solucionan el problema y al haber muchos<br>
> casos con 0 la logaritmica tampoco me vale.<br>
><br>
><br>
><br>
> Asumiendo Normalidad puedo emplear los intervalos de confianza para<br>
> "rega ar" o "felicitar" a los individuos y Puedo
utilizar los<br>
> percentiles<br>
> 0.1 y 0,9 para obtener las clasificaciones en cualquier caso (normal
o<br>
> no normal).<br>
><br>
> Pero me surgen varias dudas:<br>
> -La principal de todas es la metodologia (y paquetes/funciones de
R<br>
> asociados) para llevar a cabo tarea de clasificacion.Actualmente estoy<br>
> valorando hacer la clasificacion mediante intervalos de confianza
(en<br>
> caso de poder transformar a "normales" las dos ultimas variables),<br>
> percentiles o directamente aplicando la desigualdad Chebychev.<br>
><br>
> - Que paquetes me ofrece R para obtener la distribucion de probabilidad<br>
> subyacente en una determinada muestra?.<br>
><br>
><br>
> - Que test, de los que se ofrecen en R, considerais como los mas<br>
> potentes<br>
> para comprobar si una muestra de estas caracteristicassigue una<br>
> determinada distribucion?.Yo utilizo ks.test y shapiro.test pero igual<br>
> hay<br>
> otros mejores en algun paquete que conozcais.Por la construccion de
las<br>
> variables habia supuesto que las variables debian de seguir una<br>
> distribucion U(0,1) pero el test ks solo concluye uniformidad en la<br>
> primera variable.<br>
><br>
><br>
> Muchas gracias a tod@s por leer hasta el final del ladrillo<br>
><br>
><br>
> Saludos<br>
><br>
><br>
><br>
><br>
><br>
><br>
><br>
><br>
><br>
><br>
> -- AVISO LEGAL --<br>
><br>
> Los datos personales que en esta comunicaci n aparecen, as como
los<br>
> que nuestra<br>
> empresa mantiene de Vd. y de su empresa, son tratados con la finalidad<br>
> de mantener<br>
> el contacto as como realizar las gestiones que en esta aparecen
(Ley<br>
> Org nica<br>
> 15/1999, de 13 de diciembre, de Protecci n de Datos de Car cter<br>
> Personal).<br>
> Puede ejercer sus derechos de acceso, rectificaci n, cancelaci n y<br>
> oposici n<br>
> dirigi ndose a </font><a href=mailto:atencion.clientes@tasacionesh.com><font size=3 color=blue face="Courier New"><u>atencion.clientes@tasacionesh.com</u></font></a><font size=3 face="Courier New"><br>
> La utilizaci n de su direcci n de correo electr nico por parte de<br>
> nuestra empresa<br>
> queda sujeta a las disposiciones de la Ley 34/2002, de Servicios de
la<br>
> Sociedad de<br>
> la Informaci n y el Comercio Electr nico. Si Vd. recibe comunicaci
n<br>
> comercial por<br>
> nuestra parte y desea dejar de recibirla, rogamos nos lo comunique
por<br>
> v a electr nica<br>
> a trav s de la direcci n </font><a href=mailto:atencion.clientes@tasacionesh.com><font size=3 color=blue face="Courier New"><u>atencion.clientes@tasacionesh.com</u></font></a><font size=3 face="Courier New"><br>
><br>
> [[alternative
HTML version deleted]]<br>
<br>
<br>
<br>
</font>
<p><font size=3 face="sans-serif"><br>
-- AVISO LEGAL --</font>
<p><font size=3 face="sans-serif">Los datos personales que en esta comunicación
aparecen, así como los que nuestra <br>
empresa mantiene de Vd. y de su empresa, son tratados con la finalidad
de mantener <br>
el contacto así como realizar las gestiones que en esta aparecen (Ley Orgánica
<br>
15/1999, de 13 de diciembre, de Protección de Datos de Carácter Personal).
<br>
Puede ejercer sus derechos de acceso, rectificación, cancelación y oposición
<br>
dirigiéndose a </font><a href=mailto:atencion.clientes@tasacionesh.com><font size=3 color=blue face="sans-serif"><u>atencion.clientes@tasacionesh.com</u></font></a><font size=3 face="sans-serif">
<br>
La utilización de su dirección de correo electrónico por parte de nuestra
empresa <br>
queda sujeta a las disposiciones de la Ley 34/2002, de Servicios de la
Sociedad de <br>
la Información y el Comercio Electrónico. Si Vd. recibe comunicación comercial
por <br>
nuestra parte y desea dejar de recibirla, rogamos nos lo comunique por
vía electrónica <br>
a través de la dirección </font><a href=mailto:atencion.clientes@tasacionesh.com><font size=3 color=blue face="sans-serif"><u>atencion.clientes@tasacionesh.com</u></font></a>
<br><font size=3 face="sans-serif"><br>
_______________________________________________<br>
R-help-es mailing list</font><font size=3 color=blue face="sans-serif"><u><br>
</u></font><a href="mailto:R-help-es@r-project.org"><font size=3 color=blue face="sans-serif"><u>R-help-es@r-project.org</u></font></a><font size=3 color=blue face="sans-serif"><u><br>
</u></font><a href="https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es"><font size=3 color=blue face="sans-serif"><u>https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es</u></font></a>
<br><font size=3 face="Times New Roman"> </font>
<br><p><br>
-- AVISO LEGAL -- </p>
<p>Los datos personales que en esta comunicación aparecen, así como los que nuestra <br>
empresa mantiene de Vd. y de su empresa, son tratados con la finalidad de mantener <br>
el contacto así como realizar las gestiones que en esta aparecen (Ley Orgánica <br>
15/1999, de 13 de diciembre, de Protección de Datos de Carácter Personal). <br>
Puede ejercer sus derechos de acceso, rectificación, cancelación y oposición <br>
dirigiéndose a atencion.clientes@tasacionesh.com <br>
La utilización de su dirección de correo electrónico por parte de nuestra empresa <br>
queda sujeta a las disposiciones de la Ley 34/2002, de Servicios de la Sociedad de <br>
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a través de la dirección atencion.clientes@tasacionesh.com</p>