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Análisis de datos - desempleo I

En el vídeo, ajustamos un modelo ARIMA estacional al logaritmo del conjunto de datos mensuales AirPassengers. Ahora vas a empezar a ajustar un modelo ARIMA estacional a los datos mensuales de desempleo de EE. UU., unemp, del paquete astsa.

Lo primero es representar los datos, fijarte en la tendencia y en la persistencia estacional. Luego, observa los datos sin tendencia y elimina la persistencia estacional. Después de eso, los datos completamente diferenciados deberían parecer estacionarios.

El paquete astsa ya está cargado para ti.

Este ejercicio forma parte del curso

Modelos ARIMA en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Representa la serie temporal mensual de desempleo de EE. UU. (unemp) de astsa. Fíjate en la tendencia y la estacionalidad.
  • Elimina la tendencia y representa los datos. Guarda esto como d_unemp. Observa la persistencia estacional.
  • Diferencia estacionalmente la serie sin tendencia y guarda esto como dd_unemp. Representa estos nuevos datos y observa que ahora parecen estacionarios.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Plot unemp 


# Difference your data and plot it
d_unemp <- 


# Seasonally difference d_unemp and plot it
dd_unemp <- diff(___, lag = 12)  

Editar y ejecutar código