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Hola. Estoy empezando a ver temas de series temporales y me gustaría saber como obtener con R los IVES (índices de variación estacionales). Por el momento estoy viendo cosas muy simples, como descomponer una serie en tendencia y componente estacional, usando la función decompose y también la función stl. Por ejemplo # generamos 48 datos de una norm...

Buenas Alguien sabe como se hacen las predicciones de las series temporslea usando keras? Baaado en esto: https://tensorflow.rstudio.com/blog/time-series-forecasting-with-recurrent-neural-networks.html He intentado hacer un predict_generator(test_data) pero siempre me devuelve el error de que el array no coincid con las dimensiones Gracias!! Obtener Outlook para

hola! quisiera saber si existe algún paquete en R para detectar cambios en la media de una serie temporal, o en su defecto cambios en la pendiente de una serie temporal. Visualmente puedo detectar ciertos años de "cambio", pero me gustaría tener un aval estadístico. Gracias! [[alternative HTML version deleted]]

...e dé ese comportamiento. Quiero ayudar a mi compañera a hacer esa búsqueda en R; conocen Uds. algún paquete útil para encontrar patrones enter variables, que no sabemos cuáles estan relacionadas y cuales no. Los datos los estamos etiquetando en ELAN primero y después en LAN; esto es tenemos datos temporales sobre los que se identifican segmentos en los que se dan comportamientos según categorías (tres variables con ters categorías, por simplificar). No aporto un ejemplo de datos, porque todavía estamos en el proceso de obtención y querríamos terminar de hacerlo en función de las técnicas de análisis....

...144, 0.53349024, ..., -0.8296852 , -0.8551915 , 0.958038... ________________________________ De: Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es> Enviado: s?bado, 2 de junio de 2018 11:33 Para: Jes?s Para Fern?ndez Cc: r-help-es en r-project.org Asunto: Re: [R-es] Prediccion de series temporales con keras Hola, Mira este ejemplo detallado: https://tensorflow.rstudio.com/blog/time-series-forecasting-with-recurrent-neural-networks.html Gracias, Carlos Ortega www.qualityexcellence.es<http://www.qualityexcellence.es> El 2 de junio de 2018, 7:29, Jes?s Para Fern?ndez <j.para.fern...

Buenas tardes, supongo que será muy sencillo, pero estoy empezando en r y no acabo de dar con la tecla. Estoy intentando hacer un gráfico de líneas con ggplot pero el eje x me sale con los meses ordenados alfabéticamente (abril, agosto, diciembre?) en vez de su orden natural (enero, febrero, marzo?.). Agradezco cualquier pista. Un saludo Jesús

...erponen aunque no sea en todo el perido temporal; es correcto decir que: ?No podemos afirmar que los valores medios horarios de concentración de NO de la serie temporal jun-dic 10-13 son distintos de los de la serie temporal jun-dic 14 debido a que los intervalos de confianza al 95% de ambas series temporales se superponen el x% de las horas del día y que el intervalo de confianza al 95% de la diferencia de las medias incluye al cero un y% de las veces?. También tengo otra interpretación que los valores del periodo jun-dic 14 son la mayoría de las horas del día superiores a los del periodo jun-dic 10-13...

...Hola a tod@as a ver si me podéis ayudar: > > tengo una base de datos en excel con 120 variables y 58 observaciones para > cada una de ellas y no encuentro la manera de que reconozca la base de > manera correcta, es decir que reconozca que son 120 variables y que se trata > de series temporales. He usado el paquete ts, zoo pero tampoco así consigo > indexarlas de manera correcta. > ¿Me podéis aconsejar como proseguir? > > Gracias de antemano > [[alternative HTML version deleted]]

Hola!! Estoy intentando evaluar mi modelo de series temporales (uso auto.arima). Para ello he implemetado el método "rolling window" que se basa en ir añadiendo progresivamente datos al conjunto de train para testar el modelo. Por ejemplo: - Train: 1 año, test: día 1 (24 observaciones, una por hora) --> evalúo ese día (RMSE por ejemplo) - Train:...

Hola a todos: Hace unos meses estuve preguntando sobre la prueba de Thom para comprobar la homogeneidad de series temporales sobre datos de radiación e insolación (después he visto que también se usa con otras variables meteorológicas) [0]. El caso es que por distintas razones no había podido avanzar en el asunto y ahora vuelvo sobre él. Creé una función para realizar la prueba de Thom pero el caso es que series te...

...e "El Pozo" CP: 3000, Santa Fe. Argentina TE: + 54 342 4511645 > El 3 ago 2016, a las 1:32 p.m., Carlos Ortega <cof en qualityexcellence.es> escribió: > > Hola, > > Lo que estás comentando es la aplicación de un t-test para las dos muestras > (tus dos series temporales) y con este test determinar si son las medias > iguales o no. > > Pero con las series temporales, no puedes aplicar un t-test porque en las > series temporales los valores están auto-correlados (hay dependencias entre > unos y otros). Por eso tienes que confirmar tu hipótesis de que...

Hola Jorge: Disculpa la tardanza pero me han tenido liado en otros menesteres. Yo no soy ni muchísimo menos un experto ni en series temporales ni en R de hecho retomo el tema después de muchos (demasiados) años aparcado y dedicándome a labores de programación pura y dura. Respecto a la diferencia de resultados con R y Statgraphics, no conozco el proceso de selección del modelo ARIMA que hace Statgraphics por lo que no puedo compararl...

Hola, Por favor, ¿me podéis referenciar algún libro de R que aborde en profundidad la generación de gráficos y almacenamiento de los mismos en fichero de salida?. Me refiero tanto a gráficos relativos a series temporales como a gráficos/tablas que recojan datos numéricos. Gracias de antemano. Atte. Eva Prieto Castro [[alternative HTML version deleted]]

...sa búsqueda en R; conocen Uds. > algún > > paquete útil para encontrar patrones enter variables, que no sabemos > cuáles > > estan relacionadas y cuales no. > > > > Los datos los estamos etiquetando en ELAN primero y después en LAN; esto > es > > tenemos datos temporales sobre los que se identifican segmentos en los > que > > se dan comportamientos según categorías (tres variables con ters > > categorías, por simplificar). > > > > No aporto un ejemplo de datos, porque todavía estamos en el proceso de > > obtención y querríamos termi...

...métodos: Usar la descomposición espectral de la muestra [decompose(AirPassengers)] y luego una Regresión Joinpoint para la serie de tendencia, pero desconozco como hacer eso con R. Y por otro lado, he leído algo sobre la librería segmented para analizar cambios de tendencias a lo largo de series temporales interrumpidas, pero también desconozco como realizar dicho procedimiento en R. Espero que puedan ayudarme. De cualquier modo, gracias de antemano. Dailos Castellano Marrero Disclaimer: http://disclaimer.aqualogy.net/ Disclaimer: http://disclaimer.agbar.com

Hola, estoy intentando calcular la ganancia de información para una serie de variables (series temporales con distinta longuitud, ej: Presion Arterial, Frecuencia cardíaca,...) en relación con una variable binaria (0:paciente no muere; 1:paciente muere). Para ello voy a usar la función information.gain de la libreria FSelector. Sabeis si es posible calcular la ganancia de información para variables qu...

Estimada Comunidad, solicito vuestra ayuda en un tema quizás un poco tonto, pero no logro dar con la tecla. Estoy intentando hacer una gráfica de la evolución temporal de una variable (xbar) a lo largo del tiempo. La secuencia que he hecho es la siguiente: attach(Libro1) plot (xbar~as.Date(fechas,"%d/%m/%y"), ylim=c(400,650), type="b", pch=19,cex=1)

Buenas tardes, Estoy teniendo problemas al ejecutar un script de R por linea de comandos. Se trata de un problema de programación lineal con las librerias lpSolve y lpSolveAPI en el que leo los datos desde un CSV. El problema con dos decimales funciona sin problemas pero si aumentamos a 4 decimales en algunos datos de entrada nos da solución si ejecutamos desde la consola pero no da solución

Muchas gracias Carlos, previo a mi correo, entre las pruebas que hice estaba una parecida a la que apuntas de la siguiente manera: attach (Libro1) plot (xbar~as.Date(fechas,"%d/%m/%y"), ylim=c(400,660), xaxt="n", type="b", pch=19,cex=1) xlabels<-strptime(fecha,format="%d/%m/%Y") axis.Date (1,at=xlabels,format="%b-%y")

Hola a todos: quiero consultarles para estar seguro de que estoy entendiendo bien el funcionamiento de la función smoothSpline() del paquete 'timeSeries'. Tengo una serie temporal con datos mensuales a la cual quiero suavizar usando splines para, por ejemplo, comparar con otras series temporales. Por lo que estuve viendo, me conviene usar la función smoothSpline() que se basa en smooth.spline() del paquete 'stats'. Pero me quedan algunas dudas respecto de los argumentos que se utilizan en ambas funciones. Principalmente, el que más me interesa es 'nknots' y no logro estar s...