Series de Tiempo Tutorial en R: Conceptos Tecnicas Prediccion | Analisis y ciencia de datos RStudio

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  • čas přidán 4. 09. 2024
  • Que es una serie de tiempo? cuales son sus caracteristicas? que tecnicas son utilizadas para analizarlas y crear predicciones?
    En este primer episodio introductorio de series de tiempo con R / Rstudio discutiremos entre algunos temas:
    = Diferentes caracteristica de una serie de tiempo
    * frecuencia, inicio, final, tiempo, day, year
    = Como grafica series de tiempo, plot o plot.ts?
    = Donde obtener datos para practicar
    = Estacional o Estacionaria???
    = Convertir time series a tabla de datos (dataframe)
    = bibliotecas? atsa? forecast? zoo?
    = Creciente o decreciente?? Tal vez ambas?
    = Correlacion o autocorrelacion?? ACF? PACF?
    = Que es forecasting?
    = Tecnicas que se utilizan para crear modelos y predicciones:
    XGB, LSTM, neural networks, ARIMA, Fourier, VAR, multivariate time series...
    -* Estacionalidad (Seasonality):
    patrones que se repiten con el tiempo.
    -* Estacionaridad (Stationarity):
    la intensidad de la senal es la misma
    a lo largo de la frecuencia de tiempo
    -* Creciente (Uptrend): la senal crece siempre
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Komentáře • 11

  • @rvstats_ES
    @rvstats_ES  Před 2 lety

    Ajuste Modelo ARIMA con tendencia y diferenciacion en R: czcams.com/video/_juG4n0KgD4/video.html
    Modelo Moving Average / Proceso de Media Molvil MA(q) con R / Rstudio czcams.com/video/dtGSKbk4RUw/video.html

  • @xk4615
    @xk4615 Před 2 lety +1

    buenisimo el video crack

    • @rvstats_ES
      @rvstats_ES  Před 2 lety

      Hola! Mil gracias por tu amable y cálido comentario.

  • @adelmo6966
    @adelmo6966 Před rokem +1

    Genial la información. Quisiera saber si tiene alguna orientación en series de tiempo aplicando modelos usados para conteos o datos con muchos valores ceros.
    gracias

    • @rvstats_ES
      @rvstats_ES  Před rokem

      Hola Adelmo. Sí, podemos usar distribución Poisson o la distribución hipergeométrica para el caso de muchos ceros.

  • @josejulianmateolopez9547
    @josejulianmateolopez9547 Před 2 lety +1

    Hola Raúl, una consulta. Como podría estimar un modelo de regresión con datos temporales con variables rezagas, es que R no detecta los rezagos con la función lag(), y me dice que "Warning message:
    In summary.lm(modelo3) : essentially perfect fit: summary may be unreliable"...saludos

    • @rvstats_ES
      @rvstats_ES  Před 2 lety

      Hola José. Gracias por tu pregunta. No comprendo bien, los rezagos son variables explicativas también?? Ya has intentado probar autocorrelación, existe?? Entonces hay que aplicar otro modelo. Tal vez regresión lineal con errores autocorrelacionados? O mejor un modelo de series de tiempo.

  • @VictorPerez-jy9lf
    @VictorPerez-jy9lf Před rokem +1

    ¿Y los datos proyectados cómo los ejecutan?

    • @rvstats_ES
      @rvstats_ES  Před rokem

      Hola Victor. Pues por supuesto podemos usar ggplot, autoplot y mas. Aquí te dejo unos vídeos he creado y puedes escoger para entender la proyección de datos pronosticados. czcams.com/play/PL91sPCWWIYshnCiiq0kJ6yNZreBZiABc2.html

  • @sanchezontiverosenrique3803
    @sanchezontiverosenrique3803 Před 9 měsíci +1

    odio esta materia con todo mi maldito corazón

    • @rvstats_ES
      @rvstats_ES  Před 9 měsíci +1

      Hola Enrique. Aquí si aprenderás mejor! Gracias por tu comentario y lamento series de tiempo no sea de tu agrado. Puedes encontrar más vídeos en el canal