Estoy tratando de modelar y pronosticar una serie de tiempo que es cíclica en lugar de estacional (es decir, hay patrones estacionales, pero no con un período fijo). Esto debería ser posible utilizando un modelo ARIMA, como se menciona en la Sección 8.5 de Pronósticos: principios y práctica : El...
Como pasatiempo secundario, he estado explorando las series temporales de pronósticos (en particular, usando R). Para mis datos, tengo el número de visitas por día, por cada día que se remonta a casi 4 años. En estos datos hay algunos patrones distintos: De lunes a viernes tiene muchas visitas...
A medida que avanzo en el pronóstico con los modelos ARIMA, estoy tratando de entender cómo puedo mejorar un pronóstico basado en el ajuste ARIMA con la estacionalidad y la deriva. Mis datos son las siguientes series temporales (más de 3 años, con una clara tendencia al alza y una estacionalidad...
Esta es una cuestión de definición, ¿la comunidad de estadísticas diferencia estos
Estoy construyendo un modelo en el que varias de mis covariables viven en un "círculo", en el sentido de que toman valores en el intervalo [0,1) y 0 = 1. Me pregunto acerca de las técnicas para lidiar con esta situación. Una idea es representar una variable circular theta como un par de variables...
Para determinar la correlación cruzada entre Salesy Variable cost, ambos con estacionalidad mensual, ¿necesito desestacionalizar ambas
Tengo una información que tiene dos comportamientos subyacentes. Primero hay una periodicidad en ello. Parece una curva sinusoidal. En segundo lugar, los puntos de datos tienen un crecimiento constante. Entonces, si tengo 100 puntos de datos sin ningún crecimiento, se verá como una curva...
Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado hace 2 años . mi serie temporal es obviamente periódica,...
Tengo un conjunto de datos de mediciones de temperatura del agua tomadas de un gran cuerpo de agua a intervalos irregulares durante un período de décadas. (Galveston Bay, TX si estás interesado) Aquí está la cabeza de los datos: STATION_ID DATE TIME LATITUDE LONGITUDE YEAR MONTH DAY SEASON...
Actualmente estoy usando R para predecir una serie temporal con estas instrucciones: X <- ts(datas, frequency=24) X.arima <- Arima(X, order=c(2,1,0), seasonal=c(1,1,1)) pred <- predict(X.arima, n.ahead=24) plot.ts(pred$pred) Como puede ver, tengo datos cada hora, y elegí el período...