Análisis de datos - tasa de natalidad

Ahora vas a aplicar tus nuevas habilidades para ajustar con cuidado un modelo SARIMA a la serie temporal birth de astsa. Los datos son nacimientos vivos mensuales (ajustados) en miles para Estados Unidos, 1948-1979, e incluyen el baby boom tras la Segunda Guerra Mundial.

Los datos de birth se han representado en tu consola de R. Fíjate en la tendencia a largo plazo (random walk) y en el componente estacional de los datos.

Este ejercicio forma parte del curso

Modelos ARIMA en R

Instrucciones del ejercicio

Usa diff() para diferenciar los datos (d_birth). Usa acf2() para ver la ACF y PACF muestrales de estos datos hasta el rezago 60. Observa la persistencia estacional.
Realiza otra llamada a diff() para tomar la diferencia estacional de los datos. Guarda esto en dd_birth. Usa otra llamada a acf2() para ver la ACF y la PACF de estos datos, de nuevo hasta el rezago 60. Concluye que un modelo SARIMA(0,1,1)x(0,1,1)₁₂ parece razonable.
Ajusta el modelo SARIMA(0,1,1)x(0,1,1)₁₂. ¿Qué ocurre?
Añade un parámetro AR adicional (no estacional, p = 1) para tener en cuenta correlación adicional. ¿Se ajusta bien el modelo?

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Plot P/ACF to lag 60 of differenced data
d_birth <- diff(birth)


# Plot P/ACF to lag 60 of seasonal differenced data
dd_birth <- diff(d_birth, lag = 12)


# Fit SARIMA(0,1,1)x(0,1,1)_12. What happens?


# Add AR term and conclude

Editar y ejecutar código

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PrincipianteNivel de habilidad

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Investigarás la naturaleza de los datos de series temporales y aprenderás los fundamentos de los modelos ARMA que pueden explicar el comportamiento de estos datos. Aprenderás los comandos básicos de R necesarios para preparar datos de series temporales en bruto y dejarlos listos para analizarlos con modelos ARMA.

Exercise 1: Lo primero de todo Exercise 2: Jugar con los datos Exercise 3: Elementos de series temporales Exercise 4: Estacionariedad y no estacionariedad Exercise 5: Diferenciación Exercise 6: Eliminar la tendencia de los datos Exercise 7: Cómo tratar la tendencia y la heterocedasticidad Exercise 8: Series temporales estacionarias: ARMA Exercise 9: Simulación de modelos ARMA

Descubrirás el apasionante mundo de los modelos ARMA y cómo ajustarlos a datos de series temporales. Aprenderás a identificar un modelo, elegir el modelo adecuado y verificarlo una vez lo ajustes a los datos. También aprenderás a usar comandos de series temporales de R de los paquetes stats y astsa.

Exercise 1: Modelos AR y MA Exercise 2: Ajuste de un modelo AR(1)Exercise 3: Ajustar un modelo AR(2)Exercise 4: Ajuste de un modelo MA(1)Exercise 5: AR y MA juntos Exercise 6: Ajuste de un modelo ARMA Exercise 7: Identifica un modelo ARMA Exercise 8: Elección del modelo y análisis de residuos Exercise 9: Elección de modelo - I Exercise 10: Elección de modelo - II Exercise 11: Análisis de residuos - I Exercise 12: Análisis de residuos - II Exercise 13: Entra ARMA

Ahora que ya sabes ajustar modelos ARMA a series temporales estacionarias, aprenderás sobre los modelos ARMA integrados (ARIMA) para series temporales no estacionarias. Ajustarás los modelos a datos reales usando comandos de series temporales de R de los paquetes stats y astsa.

Exercise 1: ARIMA - ARMA integrado Exercise 2: ARIMA - plug and play Exercise 3: ARIMA simulado Exercise 4: Calentamiento global Exercise 5: Diagnóstico de ARIMA Exercise 6: Diagnóstico: sobreajuste simulado Exercise 7: Diagnósticos - temperaturas globales Exercise 8: Pronóstico con ARIMA Exercise 9: Pronóstico con ARIMA simulado Exercise 10: Pronosticar temperaturas globales

Aprenderás a ajustar y a pronosticar series temporales estacionales usando modelos ARIMA estacionales. Lo harás aplicando lo que has aprendido en los capítulos anteriores y ampliando los comandos de series temporales de R disponibles en los paquetes stats y astsa.

Exercise 1: Modelos estacionales puros Exercise 2: P/ACF de modelos estacionales puros Exercise 3: Ajusta un modelo puramente estacional Exercise 4: Modelos estacionales mixtos Exercise 5: Ajusta un modelo estacional mixto Exercise 6: Análisis de datos - desempleo I Exercise 7: Análisis de datos - desempleo II Exercise 8: Análisis de datos: precios de materias primas Exercise 9: Análisis de datos - tasa de natalidad

Ejercicio actual

Exercise 10: Pronosticar con ARIMA estacional Exercise 11: Previsión del desempleo mensual Exercise 12: ¿Qué tan difícil es pronosticar los precios de las materias primas?Exercise 13: ¡Enhorabuena!