[R-es] R pred

[Javier Marcuzzi]

Estimado José

Hay que leer mucho esa librería, funciona distinto a la regla general, por ejemplo, recién realizo un modelo lineal con solo diez números, del uno al cinco y semejantes con decimales, una tontería, pero su utilizo la función summary()  hay parámetros, a los cuáles puedo acceder utilizando el símbolo $, sin embargo esto no se da resultado en EpiModel, posiblemente por esa razón no anda la predicción. 

Seguramente en la documentación hay algún ejemplo, o el autor explica la fórmula o algoritmo utilizado en el cálculo, lo que haría posible calcular según sus requerimientos.

Mire este ejemplo, por la cuál la regla general de R no funciona, pero alguna forma muy específica debe haber, lo cuál yo desconozco.

> summary(modelo)

Call:
lm(formula = datos)

Residuals:
        1         2         3         4         5 
 0.007605  0.095057 -0.121673 -0.338403  0.357414 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
(Intercept)  -2.9620     0.5846  -5.067  0.01484 * 
x             3.0418     0.2904  10.474  0.00186 **
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.2979 on 3 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.9734,	Adjusted R-squared:  0.9645 
F-statistic: 109.7 on 1 and 3 DF,  p-value: 0.001858

> summary(mod2)
Error in summary.dcm(mod2) : Specify at between 1 and 10

Javier Rubén Marcuzzi

> El 24 may. 2023, a las 10:02, Jose Betancourt Bethencourt <betanster using gmail.com> escribió:
> 
> Otro ejemplo
> Se está realizando vigilancia epidemiológica y al décimo día se
> observa esta situación. Se necesita hacer un pronóstico de este brote
> durante 10 días más
> 
> 
> library(EpiModel)
> param <- param.dcm(inf.prob = 0.2, act.rate = 5,
>                   rec.rate = 1/5, a.rate = 1/90, ds.rate = 1/100,
>                   di.rate = 1/35, dr.rate = 1/100)
> init <- init.dcm(s.num = 500, i.num = 1, r.num = 0)
> control <- control.dcm(type = "SIR", nsteps = 10)
> mod2 <- dcm(param, init, control)
> mod2
> plot(mod2)
> 
> 
> El 24/5/23, Javier Marcuzzi <javier.ruben.marcuzzi using gmail.com> escribió:
>> José
>> 
>> Envié antes el correo
>> 
>> El código anda, yo tendría que estudiarlo, pero, posiblemente no funcione
>> predict porque no está pensado para eso, pero podría calcularlo, sin saber
>> como, posiblemente desde tiempo, su gráfica da 500 en tiempo. Pero no
>> trabajo sobre esa librería, opinar de mi parte sería absurdo.
>> 
>> Javier Marcuzzi
>> 
>>> El 24 may. 2023, a las 08:39, Jose Betancourt Bethencourt
>>> <betanster using gmail.com> escribió:
>>> 
>>> Quisiéramos agregar predicción para siete días a este modelo :
>>> library(EpiModel)
>>> 
>>> param <- param.dcm(inf.prob = 0.2, act.rate = 5,
>>> rec.rate = 1/3, a.rate = 1/90, ds.rate = 1/100,
>>> di.rate = 1/35, dr.rate = 1/100)
>>> init <- init.dcm(s.num = 500, i.num = 1, r.num = 0)
>>> control <- control.dcm(type = "SIR", nsteps = 500)
>>> mod2 <- dcm(param, init, control)
>>> mod2
>>> plot(mod2)
>>> 
>>> El 24/5/23, Javier Marcuzzi <javier.ruben.marcuzzi using gmail.com> escribió:
>>>> Estimado José Betancourt
>>>> 
>>>> Corrí si código en Mac, el mensaje que me da a mí es el siguiente:
>>>> 
>>>> Error in UseMethod("predict") :
>>>> no applicable method for 'predict' applied to an object of class "icm"
>>>> 
>>>> No sabría más que decir.
>>>> 
>>>> Javier Rubén Marcuzzi
>>>> 
>>>>> El 24 may. 2023, a las 08:23, Jose Betancourt Bethencourt
>>>>> <betanster using gmail.com> escribió:
>>>>> 
>>>>> library(EpiModel)
>>>>> 
>>>>> # Definir los parámetros iniciales
>>>>> param <- param.icm(inf.prob = 0.2, act.rate = 0.25, rec.rate = 1/50)
>>>>> 
>>>>> # Definir las condiciones iniciales
>>>>> init <- init.icm(s.num = 500, i.num = 1, r.num = 0)
>>>>> 
>>>>> # Definir las opciones de control
>>>>> control <- control.icm(type = "SIR", nsteps = 500, nsims = 10)
>>>>> 
>>>>> # Crear el modelo original
>>>>> mod1 <- icm(param, init, control)
>>>>> 
>>>>> # Ajustar los parámetros para reflejar la situación actual
>>>>> param2 <- param.icm(inf.prob = 0.3, act.rate = 0.3, rec.rate = 1/40)
>>>>> 
>>>>> # Crear un nuevo modelo conlos nuevos parámetros
>>>>> mod2 <- icm(param2, init, control)
>>>>> 
>>>>> # Generar predicciones para los próximos 7 días
>>>>> pred <- predict(mod2, times = 501:508, nsims = 100)
>>>>> 
>>>>> # Graficar las predicciones
>>>>> plot(pred)
>>>> 
>>>> 
>>> 
>>> 
>>> --
>>> Dr. Jose A. Betancourt Bethencourt
>>> Universidad de Ciencias Medicas Carlos j. Finlay
>> 
>> 
> 
> 
> -- 
> Dr. Jose A. Betancourt Bethencourt
> Universidad de Ciencias Medicas Carlos j. Finlay