<font size=2 face="sans-serif">Muchas gracias Jorge.</font>
<br>
<br><font size=2 face="sans-serif">Carlos me ha orientado también hacia
el uso de la función Beta de la cual no recuerdo absolutamente nada de
lo que en su día aprendí.</font>
<br><font size=2 face="sans-serif">Voy a "beberme" toda la información
que me habéis proporcionado a ver que saco en claro.</font>
<br>
<br><font size=2 face="sans-serif">El tema de los cluster  lo había
desechado por complicado pero viendo la panoplia de métodos que hay parece
otra opción muy valida</font>
<br>
<br>
<br><font size=2 face="sans-serif">Mil gracias de nuevo</font>
<br>
<br>
<br>
<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_09C9821809C97E1800515ED8C1257D63 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>jorgeivanvelez </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">ihidalgo</font>
<tr valign=top>
<td><font size=1 color=#8f8f8f face="sans-serif">Cc:</font>
<td><font size=1 face="sans-serif">Jluis GILSANZ, r-help-es</font></table>
<br>
<td>
<div align=right><font size=1 face="sans-serif">30/09/2014 15:41</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=2 face="Arial">Me parece muy buena la idea de Isidro. 
En </font><a href="http://cran.r-project.org/web/views/Cluster.html"><font size=2 color=blue face="Arial"><u>http://cran.r-project.org/web/views/Cluster.html</u></font></a><font size=2 face="Arial">
hay infinidad de metodos para realizar la clasificacion que quieres. 
Otra posibilidad es utilizar un modelo de clases latentes o un cluster
jerarquico usando el paquete pvclust.  En ninguno de los casos la
normalidad es "necesaria".</font>
<br>
<br><font size=2 face="Arial">Por otro lado, si tus variables son porcentajes,
por que no trabajas con la distribucion Beta?  En R estan implementados
por supuesto la densidad, los percentiles y los numeros aleatorios (ver
?rbeta).  Si quieres hacer regresion, el paquete betareg es excelente
y vale la pena darle una mirada al articulo en JSS.</font>
<br>
<br><font size=2 face="Arial">Si estamos todos perdidos, quizas un poco
de contexto nos ayude a ayudarte.</font>
<br>
<br><font size=2 face="Arial">Saludos cordiales,</font>
<br><font size=2 face="Arial">Jorge.-</font>
<br>
<br>
<br>
<br><font size=3>2014-09-30 20:40 GMT+10:00 Isidro Hidalgo <</font><a href=mailto:ihidalgo@jccm.es target=_blank><font size=3 color=blue><u>ihidalgo@jccm.es</u></font></a><font size=3>>:</font>
<br><font size=3>¿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><u>r-help-es-bounces@r-project.org</u></font></a><font size=3>
[mailto:</font><a href="mailto:r-help-es-bounces@r-"><font size=3 color=blue><u>r-help-es-bounces@r-</u></font></a><font size=3><br>
> </font><a href=http://project.org/ target=_blank><font size=3 color=blue><u>project.org</u></font></a><font size=3>]
En nombre de </font><a href=mailto:jluis.gilsanz@tasacionesh.com><font size=3 color=blue><u>jluis.gilsanz@tasacionesh.com</u></font></a><font size=3><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><u>r-help-es@r-project.org</u></font></a><font size=3><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</font>
<br><font size=3>> 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</font>
<br><font size=3>> "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><u>atencion.clientes@tasacionesh.com</u></font></a><font size=3><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><u>atencion.clientes@tasacionesh.com</u></font></a><font size=3><br>
><br>
>       [[alternative HTML version deleted]]<br>
<br>
_______________________________________________<br>
R-help-es mailing list</font><font size=3 color=blue><u><br>
</u></font><a href="mailto:R-help-es@r-project.org"><font size=3 color=blue><u>R-help-es@r-project.org</u></font></a><font size=3 color=blue><u><br>
</u></font><a href="https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es" target=_blank><font size=3 color=blue><u>https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es</u></font></a>
<br>
<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>
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 atencion.clientes@tasacionesh.com</p>