#library((demography) #con datos de mortality.org #Spain, Death rates (period 1x1) Last modified: 22-Feb-2008, MPv5 (May07) spain<-read.demogdata("Mx_1x1SPAIN.txt", "Exposures_1x1SPAIN.txt",type="mortality", label="Spain", skip = 2, popskip = 2) #Seleccionando tasas de 1975 a 2006 spain.desde1975 <- extract.years(spain,1975:2006) #Seleccionando poblaciòn con edad mayor o igual a 1965 y tasas de 1975 a 2006 spain.mas65 <- extract.ages(spain,65:110,FALSE) spain.mas65.desde1975 <- extract.years(spain.mas65,1975:2006) #crando vectores con años y edades x <- c(1975:2006) y <- c(65:110) #Logarítmo de las tasas brutas de mortalidad en mujeres mayores a 65 años, para los años 1975-2006 z<-log(t(as.matrix(spain.mas65.desde1975$rate$female))) #Gráfico del logarítmo de las tasas de mortalidad filled.contour(x, y, z, color = terrain.colors, nlevels=20, plot.title = title(main = "log-Tasas mortalidad España (mujeres)", xlab = "Años", ylab = "Edades"), plot.axes = { axis(1, seq(1975, 2006, by = 5)) axis(2, seq(65, 110, by = 10)) }, key.title = title(main="Tasa"), key.axes = axis(4, seq(-6, 2, by = 0.5)))# maybe also asp=1 mtext(paste("filled.contour(.) from", R.version.string), side = 1, line = 4, adj = 1, cex = .66) #Mejora por cohortes #crando matriz de las diferencias de las tasas brutas de mortalidad en mujeres de 65 a 95 años, para los años 1975-2005 zz=as.matrix(spain.mas65.desde1975$rate$female[1:31,]) zzi=(zz*0)[,1:31] for (i in 1:31) { for (j in 1:31) { zzi[i,j]=(zz[i,j+1]-zz[i,j])/zz[i,j] } } xi <- c(1975:2005) yi <- c(65:95) #Gráfico de las mejoras en las tasas de mortalidad filled.contour(xi, yi, zzi, col= topo.colors(25), plot.title = title(main = " Mejora Tasas mortalidad España (mujeres)", xlab = "Años", ylab = "Edades"), plot.axes = { axis(1, seq(1975, 2005, by = 5)) axis(2, seq(60, 90, by = 10)) }, key.title = title(main="%"), key.axes = axis(4, seq(-0.5, 0.5, by = 0.1)))# maybe also asp=1 mtext(paste("filled.contour(.) from", R.version.string), side = 1, line = 4, adj = 1, cex = .66) #Utilizando los datos de INE #library(lattice) #leyendo el número de hombres vivos por edad y año de exposición ex<-as.matrix(read.csv2("H91_09_EXPO.csv", header=TRUE, sep=";", dec=",")) #leyendo el número de hombres difuntos por edad y año de exposición dx<-as.matrix(read.csv2("H91_09_DEAD.csv", header=TRUE, sep=";", dec=",")) #pesos wx=ex*0+1 #Agrupando edad, año, tasa bruta de mortalidad y pesos qdata.ES<-structure(list(x=as.integer(c(1:101)), y=as.integer(c(1991:2009)), etx=structure(c(t(ex)), .Dim = as.integer(c(19,101))), dtx=structure(c(t(dx)), .Dim = as.integer(c(19,101))), wa=structure(c(t(wx)), .Dim = as.integer(c(19,101))), .Names = c("x", "y", "etx", "dtx", "wa"))) #identificando cada objeto x=qdata.ES$x y=qdata.ES$y etx=qdata.ES$etx dtx=qdata.ES$dtx wa=qdata.ES$wa #logarítmo de la tasa bruta de mortalidad ll=log(dtx/etx) #Gráfico 3D del logarítmo de las tasas brutas de mortalidad wireframe(ll , xlab = "Años", ylab = "Edades", zlab="", row.values=y,column.values=x, main = "Logaritmo tasas brutas (91-09), Hombres España, INE", xlim=c(1991:2009), scales= list(arrows=FALSE, x= rev(seq(1991, 2009, by = 1))), aspect=c(2,1), drape = TRUE, colorkey = TRUE, screen = list(z = -50, x = -75) )