Análisis grafico y clasificación de series de tiempo
Enviado por Clxudix • 5 de Marzo de 2021 • Tareas • 381 Palabras (2 Páginas) • 147 Visitas
- Análisis grafico y clasificación de series de tiempo. Considerando las series indicadas, clasifique la serie en estacionaria o no estacionaria indicando si se debe a la media y/o a la varianza según corresponda
Serie de tiempo | Estacionariedad en media | Estacionariedad en varianza | Clasificación asignada |
nottem | [pic 1] [pic 2] Rechazamos si:[pic 3] [pic 4] [pic 5] [pic 6] La serie no muestra tendencia lineal, es decir si hay estacionariedad en media. | [pic 7] [pic 8] Rechazamos si:[pic 9] [pic 10] [pic 11] [pic 12] La serie es estacionaria en varianza. | Estacionaria, ya que no muestra tendencia y la varianza es estacionaria. |
hours | [pic 13] [pic 14] Rechazamos si:[pic 15] [pic 16] [pic 17] [pic 18] La serie tiene tendencia lineal, es decir no hay estacionariedad en media con un 95% de confianza. | [pic 19] [pic 20] Rechazamos si:[pic 21] [pic 22] [pic 23] [pic 24] La serie es no estacionaria en varianza con un 95% de confianza. | No estacionaria, ya que muestra tendencia y la varianza es no estacionaria. |
NOTTEM
[pic 25]
[pic 26]
HOURS
[pic 27]
[pic 28]
- Realice el modelado de aquella(s) serie(s) que hayan resultado estacionarias en I.
- Complete la tabla para comparación de Modelos
Modelo | AR(p) | MA(q) | ARMA(p,q) |
Parámetro(s) | AR(13) | MA(20) Nota: Corrimos el modelo hasta i= 20 | ARMA(9,10) Nota: Corrimos el modelo hasta i=10 y j=10 |
AIC | 1156.939 | 1242.114 | 1112.724 |
- Muestre en una misma grafica los modelos obtenidos en a)[pic 29]
- Muestre el cálculo de 50 predicciones para el mejor modelo[pic 30]
[pic 31]
El mejor modelo es el ARMA(9,10) ya que el AIC es el menor con 1112.724
- Realice un análisis de tendencia de la serie para aquella(s) que hayan resultado no estacionarias en I.
- Ajuste modelos de regresión: lineal, un modelo polinómico (cuadrático o cúbico) y un modelo linealizable, indicando los resultados mediante la tabla auxiliar del análisis de tendencia.
Modelo | Ecuación estimada | Modelo lineal asociado | Hipótesis | P-valor | Conclusión | R2 ajustado | MSE |
Lineal | [pic 32] | - | [pic 33] [pic 34] | [pic 35] | [pic 36] Rechazo , el modelo lineal es significativo[pic 37] | 44.23% | 0.2363 |
Cúbico | [pic 38] | - | [pic 39] [pic 40] (al menos un coeficiente se ve involucrado de forma significativa) | [pic 41] | [pic 42] Rechazo , el modelo es significativo[pic 43] | 67.91% | 0.136 |
Logaritmo | [pic 44] | [pic 45] Donde [pic 46] | [pic 47] [pic 48] | [pic 49] | [pic 50] Rechazo , el modelo es significativo[pic 51] | 44.24% | 0.2363 |
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