Jugar con los datos

En el vídeo viste varios tipos de datos. En este ejercicio, representarás gráficamente más series temporales y las compararás con lo que viste en el vídeo. Es útil pensar en cómo se comparan estas series con las del vídeo. En particular, fíjate en el tipo de tendencia, la estacionalidad o periodicidad, y la homocedasticidad.

Antes de usar un conjunto de datos por primera vez, conviene consultar la ayuda para ver los detalles. Por ejemplo, usa help(AirPassengers) o ?AirPassengers para ver la descripción de la serie.

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Modelos ARIMA en R

Instrucciones del ejercicio

Los paquetes astsa y xts están precargados en tu entorno de R.
Usa help() para ver los detalles del archivo de datos AirPassengers.
Usa plot() para representar los datos de pasajeros aéreos (AirPassengers) y compáralos con una serie que viste en el vídeo.
Representa los cierres diarios del DJIA (djia$Close) y compáralos con una serie que viste en el vídeo.
Representa el Índice de la Oscilación del Sur (soi) y examínalo en busca de tendencia, estacionalidad y homocedasticidad.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# View a detailed description of AirPassengers


# Plot AirPassengers


# Plot the DJIA daily closings


# Plot the Southern Oscillation Index

Editar y ejecutar código

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PrincipianteNivel de habilidad

4.9+

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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

Ejercicio actual

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 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!