modelpred: Construccion de los modelos de prediccion de incidencias

In noramvillanueva/incidents: Prediction of machine failures

Description

La funcion construye dos modelos de prediccion de incidencias. Uno para incidencias provocadas en regimen de enfriamiento y el otro para aquellas provocadas en regimen de calentamiento. Los modelos incluyen las covariables seleccionadas:

amb.max: es la temperatura ambiente maxima (diaria) antes de que abra la tienda, es decir,el mismo dia que se quiere hacer la prediccion.

amb.mean.on: es la temperatura ambiente media (diaria) durante el horario comercial, es decir, el dia antes de hacer la prediccion.

cli.mean: consumos de aire acondicionado (diario) durante el horario comercial, es decir, el dia antes de hacer la prediccion.

inci.5: numero de incidencias los 5 dias antes de hacer la prediccion. Es decir, si el dia anterior hubo incidencia, dicha variable seria igual a 1, si los 5 dias antes ha habido incidencia, seria igual a 5. Si ha habido incidencia durante 10 dias consecutivos, el valor maximo de dicha variable es de 5.

Usage

modelpred(data, newdata, pred.days = 1, cut.point = c(0.1, 0.1))

Arguments

data	La base de datos creada con la funcion hour2day.
newdata	Los nuevos valores a predecir incidencias. Nota: tiene que ser un objeto de la clase data.frame.
pred.days	Indica que la prediccion se hara para el dia siguiente. Por defecto es 1. Por ejemplo, si se pretende hacer prediccion a dos dias, se sustituye el 1 por el dos.
cut.point	Vector con el punto de corte (o probabilidad) seleccionado a partir de la cual entendemos que existe incidencia. El primer valor es el punto de corte para el modelo de enfriamiento mientras que el segundo valor para el modelo de calentamiento.

Author(s)

Nora M. Villanueva y Javier Roca Pardinas

Examples

library(incidents)
# Tarda unos minutos
# misdatos <- readbbdd(file = "lista_all.txt", file2 = "lista.txt")
# misdatos2<-inci(misdatos)
# misdatos2 <-misdatos2[,-c(7,8)]
# datosdia <- hour2day(misdatos2)
## Elimino las variables de impulsion y retorno tanto de agua,
## como de aire.
# datosdia <- datosdia[,c(1:22, 32,33)]
## Por ejemplo: queremos predecir si va a haber incidencia
## en una tienda con los siguientes valores:
# datos2pred <-data.frame (amb.max = 40, amb.mean.on = 5,
#              cli.mean = 150, inci.5d = 3)
# modelpred(data = datosdia, pred.days = 1, newdata = datos2pred,
#  cut.point = c(0.1,0.1))

noramvillanueva/incidents documentation built on May 23, 2019, 9:32 p.m.