Los gráficos de puntos son muy prácticos para representar de una forma visual rankings (por ejemplo). En Excel su realización no es inmediata como con otras herramientas (R por ejemplo). Para ilustrar el ejemplo se van a presentar los 20 primeros puestos de la lista TIOBE de mayo de 2012 (la entrada estaba en la nevera). Entramos en la lista y sin más copiamos y pegamos los datos de tabla HTML a tabla Excel:
Retomamos un asunto tratado en días anteriores, los peligros de realizar un análisis de agrupamiento basado en las distancias entre observaciones. ¿Cómo podemos evitar este problema? Empleando máquinas de vectores de soporte, traducción de Support Vector Machines (SVM). Esta técnica de clasificación de la que ya hablamos en otra entrada nos permite separar observaciones en base la creación de hiperplanos que las separan. Una función kernel será la que nos permita crear estos hiperplanos, en el caso que nos ocupa tenemos sólo dos variables, necesitamos crear líneas de separación entre observaciones. En la red tenéis una gran cantidad de artículos sobre estas técnicas.
En esta dirección tenéis toda la información necesaria:
http://www.r-es.org/IV+Jornadas
Para variar soy el último en hacerme eco de tan magno evento al que espero asistir, siempre digo lo mismo y no voy.
Quería plantearos un ejemplo de análisis cluster para observar el peligro que tiene agrupar observaciones en base a grupos homogéneos creados con distancias multivariantes. Para ilustrar el ejemplo trabajamos con R, creamos grupos en base a 2 variables, esto nos facilita los análisis gráficos. Simulamos el conjunto de datos con el que trabajamos:
#GRUPO 1
x = runif(500,70,90)
y = runif(500,70,90)
grupo1 = data.frame(cbind(x,y))
grupo1$grupo = 1
#GRUPO 2
x = runif(1000,10,40)
y = runif(1000,10,40)
grupo2 = data.frame(cbind(x,y))
grupo2$grupo = 2
#GRUPO 3
x = runif(3000,0,100)
y = runif(3000,0,100)
grupo3.1 = data.frame(cbind(x,y))
grupo3.1separacion=(x+y)
grupo3.1 = subset(grupo3.1,separacion>=80&separacion <=140,select=-separacion)
grupo3.1 = subset(grupo3.1,y>0)
grupo3.1grupo = 3
#UNIMOS TODOS LOS GRUPOS
total=rbind(grupo1,grupo2,grupo3.1)
plot(totalx,totaly,col=c(1,2,3)[total$grupo])
Los grupos parecen claros:
A pesar del título no voy a hablar del principio de igualdad de trato entre hombres y mujeres en el acceso a bienes y servicios y su suministro que regula los factores actuariales para tarificar en función del sexo. Sólo me he ido a Rastreator.com y he tarificado a una mujer de 32 años con un vehículo de los más vendidos. La fecha de hoy es 06/07/2012. En diciembre de 2012 volveré a recuperar esta entrada y hablaré del derecho. Saludos.
Mi buen amigo David lleva varios días realizando un interesante análisis de la situación económica actual. Hoy quiero concentrar en pocas líneas este análisis. La hecatombe bancaria se produce debido al incremento de la morosidad , sin embargo esta es una situación que ya hemos vivido:
Fuente: http://economia.elpais.com/economia/2012/06/18/actualidad/1340008960_456853.html
Mi amigo David se pregunta “¿Qué paso para que a partir del 93 un indicador de situaciones de crisis como la morosidad bajara de forma tan espectacular como subió?” La respuesta en:
Observemos cuánto le cuesta financiarse a España y cuánto le cuesta financiarse a Alemania en el último año. Ya hablamos de como crear este gráfico:
El plan le ha salido a Alemania. Se financia a un 1,5% mientras que España se financia al 7%. Así funciona Europa. Algo falla. Algo huele mal. No es Europa quien ha salido al rescate de España, si no que parece que es España la que está amortiguando la crisis de Deuda Pública. ¿El motivo? Está menos expuesta, no necesita emitir tanta deuda para financiarse como Alemania. Pero el problema de todo esto es que a Alemania se le ha ido de las manos y está mirando al otro lado. ¿Y cómo se frena esto? Desde la intervención pólitica sobre eso que denominan MERCADOS. Por una vez pienso que este problema no lo solucionan los tecnócratas, esto se soluciona impidiendo que un inversor pueda hundir un país. Lo que pasa es que no se atreven, y eso es lo que se me escapa.
Macro de SAS que te dice el número de días que tiene un año.
%macro dias_anio(anio);
"31DEC&anio."d-"01JAN&anio."d+1
%mend;
A lo mejor ya la he puesto, no me lo tengáis en cuenta.
Si pintamos con Excel una línea con el Euribor a 6 meses y otra línea con el interés medio a un año de los depósitos bancarios. Tenemos:
La fuente de datos es:
Los datos del interés medio los suministra el Banco de España. Sé que no son datos 100% comparables pero sirve para este argumento. Hasta 2009 los intereses que daban los bancos estaban por debajo del precio del dinero. DESPUÉS LOS BANCOS ESTÁN DANDO DINERO A PÉRDIDAS. Por problemas de liquidez, por problemas de aprovisionamiento, batallas de pasivo, por lo que sea,… PERO ESTÁN PERDIENDO DINERO Y LO SABEN, los márgenes son negativos. En principio los beneficiados son los clientes porque están dando intereses por encima del precio del dinero. Pero la insensatez al final la pagamos todos, tanto el que se beneficia por los altos intereses (tiene dinero) como el que no se beneficia (no tiene un duro) y por si fuera poco suben comisiones, se endurecen las condiciones de crédito y demás. Luego acudimos a las subastas de liquidez y a los fondos de reestructuración de idioteces varias, mentimos en nuestras cuentas de resultados y ¡ya está!
Meritoria iniciativa de:
O lo que es lo mismo Juan José Gibaja y Carlos J. Gil Bellosta.
Me hago eco de la noticia un poco tarde. Es curioso como hay personas que comparten de forma altruista su conocimiento, aunque me creáis exagerado, es el camino para que todos seamos un poco mejores, el conocimiento no el derecho. Ya escribiré sobre el tema si tengo tiempo.
Acceded al curso aquí —> http://cursorbasico.usar.org.es/
Duda que plantea David. Exporta a csv una tabla SAS en varias partes. Ya habrá tiempo para comentarlo:
*TABLA SAS DE EJEMPLO;
data total;
do i=1 to 10000;
importe=ranuni(8)*100;
output;
end;
run;
*MACRO QUE RECORRE LA TABLA, PARTE Y EXPORTA CADA PARTE NECESITA EL CONJUNTO DE DATOS Y EL TAMAÑO DE CADA PARTE; %macro parte(ds, tamanio); %do i = 1 %to 10000 %by &tamanio.; data parte; set &ds. (firstobs = &i. obs = %eval(&i. + &tamanio.)); run;
Estaba preparando una entrada con el recopilatorio de los videos de Gibaja pero es mucho mejor lo que ha hecho su autor:
Una web donde se recopilan todos los videos que ha realizado. Son muy didácticos e incluso entretenidos. Gran trabajo.
Ya tenéis disponible el informe del 2011 de la DGS:
http://www.dgsfp.meh.es/sector/documentos/Informes%202011/InformeSeguros2011.pdf
Variaciones interanuales muy interesantes, me llama la atención Decesos y que hay recorrido en Multirriesgo (¡toma el dato de Hogar!). Me llama la atención el repunte en el resultado técnico de RC Auto, la crisis y la disminución de la frecuencia estarán influyendo. Hay margen para seguir con la guerra de precios en el seguro de Autos, esto pasó en el mercado inglés y cuando se quieron dar cuenta estaban en el 120%. Disminuye el patrimonio de los Planes y el número de partícipes, eso no pasaba desde nunca.