set.seed(123)
rejilla = expand.grid(x = seq(0,77,by = 7),
            y = seq(0,99, by = 9))

estado_1 = round(runif(144, 0,0.8))
df = data.frame(rejilla, estado_1)

color = ifelse(estado_1 == 0, "green", "red")

plot(rejilla, pch = 8, col = color)

Prevalencia

Es la proporción de plantas (o personas) afectadas en un tiempo determinado.

  • Es una proporción no una tasa.

*la prevalencia esta acotada entre 0 y 1.

\[\hat{p} = \frac{p^+}{p^++p^-}\]

NOTA: La prevalencia no mide la frecuencia con que ocurre una condición en las plantas.

prevalencia = table(estado_1); prevalencia
## estado_1
##  0  1 
## 88 56
100*prevalencia[2]/sum(prevalencia)
##        1 
## 38.88889
sanas = which(df$estado_1 == 0) #sanas=0, enfermas=1

nuevas_enfermas = sample(sanas, size = 10)

estado_2 = estado_1

estado_2[nuevas_enfermas] = 1
prevalencia = table(estado_1); prevalencia
## estado_1
##  0  1 
## 88 56
100*prevalencia[2]/sum(prevalencia)
##        1 
## 38.88889
nuevas_enfermas = estado_2 - df$estado_1
nuevas_enfermas
##   [1] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
##  [38] 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
##  [75] 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
## [112] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0
nuevos_casos = which(nuevas_enfermas == 1)
length(nuevos_casos)
## [1] 10

Incidencia

La incidencia es el número de casos nuevos en la población en un periodo de tiempo determinado.

  • Las tasas no estan acotadas entre 0 y 1.

Prueba de hipótesis para una tasa (una incidencia != proporción)

\[incidencia \neq proporción\]

\[\hat \lambda = \frac{Número~de~casos~nuevos}{Unidad~de~tiempo}\]

\[\hat \lambda = \frac{Número~de~casos~nuevos}{Número~total~de~casos~en~riesgo}\]

## En el tiempo (entre 20 días)

incidencia_1 = length(nuevos_casos)/20; incidencia_1 # en unidad de tiempo
## [1] 0.5
## 0.5 casos por día
incidencia_2 = length(nuevos_casos)/(144-(length(which(estado_1 == 1))+length(nuevos_casos))); incidencia_2 #casos nuevos/plantas en riesgo 
## [1] 0.1282051