Hasta aquí nuestros análisis fueron basados en una entrada y en una salida
que pasa si queremos mirar el efecto de muchas entradas y una sola salida?
el efecto de múltiples salidas también sería interesante, pero eso implica crear
muchos más gráficos en la mayoría de los casos
pero que pasa si queremos ver el efecto de 2 entradas diferentes sobre la misma
salida?
una cosa que podemos hacer es ver los 4 modos diferentes que suelen denominarse
análisis multivariado
podemos establecer un ajuste de base para una de las entradas y entonces hacer
variar las salidas para poder ver qué tipo de relaciones existen
podemos hacer la misma variación, pero luego agregar sobre todas las otras
posibles variaciones en la otra variable
podemos buscar por gráficos de 3 dimensiones
o podemos usar regresiones como una herramienta en particular
vamos a ver el ejemplo en el "espacio de conducta", donde vamos a modificar la
densidad de la población y la variable de decaimiento en el medioambiente, la misma
que vimos antes
y vamos a ver qué efectos tienen juntas sobre la tasa del tiempo para llegar al
100% de las infecciones
entonces vamos a "espacio de conducta" y corremos el modelo
aquí tenemos el experimento sobre la densidad y el decaimiento,
como podemos ver, variamos el decaimiento de la enfermedad desde 0 a 10, con un
incremento de 1
variamos el número de personas, desde 50 hasta 200, con un incremento de 50
luego tenemos 10 repeticiones y vamos a medir los ticks, porque queremos ver como
llegamos a la infección completa
lo corremos 440 veces, esto es porque ahora estamos diciendo que queremos
10 corridas, por ejemplo un decaimiento de la enfermedad a 0 y con un número de
personas de 50, luego 10 veces corremos y queda un decaimiento en 0 pero con un
número de personas en 100 y así sucesivamente
10 veces 4, que es el número de las diferentes poblaciones que estamos mirando
50, 100 y 150, que son 11 veces que es el número de los diferentes decaimientos que
estamos viendo, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11
11 veces 4, 10 veces que nos lleva al 440
lo dejamos correr y apagamos los resultados
dicho sea de paso notemos que estamos en la variante de red, pero a medida que
cambio a, a medida que corro los experimentos, cambio a la variante de
entorno y eso es debido a que, si miramos al espacio de conducta, dice variante de
entorno, podemos cambiar todos los deslizadores que están acá para ver otras
variables, si queremos mirar los resultados de un experimento, una cosa que
podemos hacer es cargar el experimento y correr y parar y modificar los
deslizadores, yo a veces lo hago porque no quiero manipular todos los deslizadores
llevemos todos estos datos a R y miremos los resultados
volvimos a R y voy a llamar al script de multivariado, resulta que tenemos que
llamar algunas librerías, una llamada plot3D y esta puede ser la que no hemos
instalado, resulta que creo que mi CRAN hizo una copia
dicho sea de paso, una cosa que se puede hacer es bajar el parámetro para modificar
el espejo en el que estaba buscando, esto es algo técnico, si tienen problemas con
esto, pueden entrar al foro
pero ahora tengo la lista de paquetes, escribí el nombre que quiero del paquete
plot3D y de hecho en este caso, no lo he instalado, por lo que lo instalo ahora
hago click donde dice "install" y vemos lo que sucede, busca de internet lo que se
necesita, los diferentes paquetes, parece que tengo la mayoría de los otros paquetes
no es un gran problema, puedo cerrar esto y ahora puedo correr la biblioteca plot3D
y corre sin inconvenientes
ahora tengo los dos paquetes instalados
ahora podemos leer los datos, de la manera usual, dispersión de la enfermedad, la
densidad, la caída, es decir los experimentos
veamos los datos, hacemos esto y notaremos que los resúmenes de los datos y de la red
en el medioambiente se ven como se veían antes, los recuentos son los mismos
podemos seguir adelante y asignar los nombres de columnas
podemos "agregar" y en este caso, debido a que estamos interesados en "agregar" a
partir de las enfermedades y de las interacciones entre la caída de la
enfermedad y el número de personas, nuestra lista consistirá en ambos
entonces podemos agregar a partir de los dos, promedios y desvíos estándar
hacemos todo el truco usando "cbind" y luego ponemos todo en dataframe
lo que significa que tenemos toda nuestra data, que queremos ver en un solo lugar
lindo, es bastante grande, tenemos cada una de las caídas de la enfermedad, por
cada número de personas, tenemos la media y el desvío estándar
entonces el método del que voy a hablar es establecer un caso base para cada uno de
los diferentes parámetros y variar a partir de ellos
asumamos que un caso base del número de personas que es igual a 100
y la caída de la enfermedad que sea igual a 5
lo que quiero decir con un caso base, es que, aquí tenemos la situación inicial y
queremos ver como cada variable se aleja de ella y luego probamos con otra de
ellas, esto produce dos gráficas, que se arman con el mismo conjunto de datos
pero nos permite ver alguna clase de interacción entre ellos, no verdaderas
interacciones pero sí el efecto de estas dos variables diferentes en los resultados
generales
en este caso usamos el comando "with" que nos permite tomar un subconjunto y vamos a
buscar todos los casos donde el número de personas es igual a 100
y vamos a graficar el decaimiento de la enfermedad en el eje x, la media del
tiempo de infección y el resto de lo que los rodea
en este caso tenemos la siguiente variable ahora, es importante en este gráfico poner
el número de personas, que es una de las variables importantes, el número de
personas que sea igual a 100
y podemos hacer lo mismo, otra vez, para las otras, en este caso vamos a asignar a
la variable de decaimiento de la enfermedad que sea igual a 5, vamos a ver
como varía el número de personas
y lo vamos a correr y obtendremos resultados diferentes y por supuesto
tenemos que mirar el resumen, para ver cual parece ser más grande o más chico
hay una forma de hacer análisis multivariado y luego volveremos cuando
hablemos de ello. Otra forma de hacer análisis multivariado, involucra
agrupar todos los datos con todos los diferentes valores que toman las otras
variables. Por ejemplo puedo decirle al R que haga, es que agrupe sólo por el
decaimiento de la enfermedad, aún cuando sé que hay otras variables, como el número
de personas en el otro conjunto de datos y puedo computar la media, el desvío
estándar y computar una tabla para ello
la diferencia aquí, si miramos a los datos
en este caso, estoy promediando para cada valor del decaimiento de la enfermedad,
por sobre todos los casos donde el número de personas es 50, el número de personas
es 100, el número de personas es 200
esto nos permite hacer, es poder ver cuan robusto es el resultado para el efecto del
decaimiento de la enfermedad y el tiempo que tarda en llegar a 100% de la infección
sin importar el número de personas, porque podemos inferirlo desde el trasfondo
este es un modo en el que pueden ver cuan robusto puede ser el resultado
si vemos la ventana, podemos ver que las barras y si volvemos al viejo gráfico, lo
pongo rápido, por aquí, veamos, no, no
no son los datos que acabo de colocar, puede que sea éste
ahora podemos ver estos resultados, lado a lado y podemos ver el número de personas
tenemos barras más pequeñas, tenemos diferentes resultados con el tiempo, las
escalas son diferentes, aquí hay 300 y aquí hay 200, las medias permanecen igual
aproximadamente,
podemos evaluar cuánto es el número, las interacciones del número de personas que
están interactuando con estos resultados diferentes y para el medioambiente cuando
es 0, aparece como interactuando un poco
podemos repetir el mismo truco para la variable del número de personas, ahora
agregamos sólo el número de personas que nos permite ver el decaimiento de la
enfermedad y como varía y podemos ver los resultados de eso y como pueden ver las
barras son más anchas de lo que eran anteriormente, lo cual parece indicar que
este es un caso donde, haciendo esto nos muestra, cuan robusta es una de las
variables para poder modificar al resto de las variables
en los casos donde se ven patrones claros donde los resultados muestran barras más
pequeñas, ustedes saben que es muy robusto y en este caso ustedes pueden decir, por
ejemplo, para la cantidad de gente, parece que se producen muy diferentes resultados
dependiendo del valor de decaimiento del medioambiente, para el decaimiento del
medioambiente, excepto cuando llega a 0 los resultados son muy consistentes, sin
importar el número de personas, con lo que podemos obtener algún conocimiento acerca
del modelo