Análisis de patrones en series de tiempo con R

[@carloslopezdelatorre6234]

Excelente aporte, héroe sin capa.

[@sheylacancharizamora]

Clarisimo, Excelente!! Gracias ing.

[@isaacseni1]

Ingeniero buena explicación.

[@brownhg]

Excelente, gracias por compartir los archivos

[@jose8564]

Gracias, saludos

[@christianvladimirrodriguez6282]

Excelente explicación ! Gracias

[@freddycful]

Excelente. Saludos

[@jaimearturomarquezzegarra8457]

Excelente

[@alvarogaraynunez2455]

Hola estimado, como podria aplicar IA al sector electrico?. Particularmente yo trabajo en el are de generación electrica. Me podrias brindar algunas ideas.

[@audreymcclain9036]

Muchísimas gracias por el vídeo, pero tengo una duda, por qué dices en el minuto 11:43 que "se nota claramente que hay una estacionalidad"? Te agradecería que me explicaras, por favor

[@dheybicervan]

es debido a que se repite un patron durante el dia (cada 24 horas).

[@kevinnarvaez6265]

Si en Data 3 tengo registros por cada minuto cuanto debería ser la frecuencia? Cómo se estima?

[@marcelinojosefretelvilca8727]

Hola Dheybi, una consulta estoy haciendo un análisis de series de tiempo semanal, pero cuando lo realizo de manera mensual me sale las estimaciones, pero cuando hago el análisis por semana me sale error en todas las técnicas, En los métodos simples el error es ('k' is not an integer), Método de regresión me sale (prediction from a rank-deficient fit may be misleadingNaNs producedprediction from a rank-deficient fit may be misleadingNaNs produced), En el metodo holt winters me da (Error in ets(x, "AAA", alpha = alpha, beta = beta, gamma = gamma, phi = phi, : Frequency too high), por favor me puedes indicar que estoy realizando mal?, yo estoy nombrandolo de la siguiente manera: data_serie

[@dheybicervan]

Hola Marcelino, parece que tu error es en el tipo de datos. Verifica que estas colocando datos numericos a R.

[@ivanespinoza5071]

Solo debe ubicar 52

[@biancabalaci3134]

buenas en que te basas para establecer la frecuencia según sean las medidas tomadas para años o cada 30 minutos? si yo tomara muestras cada 19 segundos cual seria mi frecuencia?

[@dheybicervan]

puedes encontrar mayor información en el libro del profesor Hydman. otexts.com/fpp2/ts-objects.html . Considerando que toda la serie de datos corresponde a 1 hora = 3600 segundos, y la muestra es cada 19 segundos. Entonces la frecuencia seria de 3600/19 = 189

[@antonellamontoya9103]

Hola, de que fuente obtuviste los datos del excel?

[@dheybicervan]

Ya hace tiempo que grabe el video, no recuerdo bien la fuente de datos. Una de las series son datos de medición de demanda de electricidad.

[@JoseJimenez-nb8nj]

Estimado. Junto con saludarte, te escribo para preguntarte específicamente por un paquete de R llamado bfast, el cual analiza las series para detectar quiebres del patrón y tendencia de las series de tiempo analizadas. Tienes algún tutorial que pueda indicar cómo funciona y cómo hago cargo mis datos en el trabajo de análisis, que estoy realizando. Saludos cordiales

[@dheybicervan]

aun no eh empleado ese paquete que mencionas. No tengo un tutorial al respecto. Solo estoy abordando aspectos básicos para dar clases. Es usual que los paquetes de R, tengan tutoriales de su uso. Deberías buscar en R Cran

[@freasses]

Q mostro :o

[@marcelotorres5736]

Buen video. ¿Existe algún test estadístico que evalúe la estacionalidad de los datos?

[@dheybicervan]

hola, te sugiero que revises este libro: otexts.com/fpp3/

[@hbriangl]

Prueba DICKEY FULLER

[@nept4ne]

Hola!.Gracias por la clase, el enlace de la base de datos, está en vídeos anteriores?, lo podrías compartir por favor

[@dheybicervan]

Acabo de actualizar la descripcion del video. Ya puse el enlace para que puedas descargar los archivos.

[@nept4ne]

@@dheybicervan Gracias

[@marielijuarezperez2906]

Hola!! Yo tengo un problema mi serie de datos contiene datos de 2014 a 2015 por día, pero no tiene los 365 días completos, los días están intercalados sin seguir una frecuencia. Como puedo hacer que las fechas aparezcan, ya que solo me sale año 2014 pero no aparece 2015.

[@JHEFRIL1]

y si es semanal los datos como va la frecuencia en st

[@jaimemorales4149]

Cual es la diferencia entre la aditiva y la multiplicativa cuando lo descomnpones?

[@pinguino13]

Genial tutorial, una consulta, antes de hacer este análisis, lo recomendable es realizar una limpieza de datos outliers? De ser así utilizas el criterio de rango intercuatil u otro criterio? Luego de limpio los datos puedes hacer el analisis de estacionalidad que muestras aca o se hace antes?

[@pinguino13]

Otra consulta, los residuales si no son ceros y no tienen distribución normal como es posible ajustarlos? Te pregunto esto porque actualmente estoy analizando un gran número de datos de minería sería genial si pudiese contactarme contigo para algunas consultas, te dejo mi mail [e-mail] saludos

[@dheybicervan]

La limpieza de datos te aconsejaria cuando se debe a pérdida de información. Pues al eliminar outliers, podríamos eliminar información relevante. Ahora también existen técnicas más elaboradas de descomposición como X11, SEATS o STL que podrían ayudar a reducir los residuales, pues siempre estarán presentes en nuestro análisis. Otra técnica que tambien se usa es generar autocorrelaciones y luego una regresión para detectar anomalías. Para profundizar estos tópicos te sugiero que revises el libro de Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2018). Forecasting: principles and practice. Por ahora, los videos que estare subiendo son con fines de reforzar mis clases. Te enviare esta respuesta a tu email y el enlace del libro.

[@maicoldelgado4718]

estimado dheybi, podrías por favor activar de nuevo el link de los archivos de bases de datos, al intentar descargarlos aparece que se han eliminado. agradezco tu ayuda. muchas gracias.

[@dheybicervan]

Hola, acabo de actualizar el vinculo de descarga. Saludos

[@rosaparedesgonzales3497]

hola para calcular los parametros estadisticamente significativos del modelo? @dheybi cervan

[@alanlliuyaccnizama6644]

Se recomienda usar el paquete Boruta de R