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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 normal por ejemplo x <- rnorm(48) # creamos el

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]]

Buenas, Estoy intentando hacer un trabajo con una compañera, a la que le pedí que me lo explicara en unas lineas. Esas lineas son las que siguen: Quisieramos analizar algunos comportamientos humanos a lo largo del tiempo; esto es, encontrar patrones de en algunos comportamientos del habla y la comunicación: vocalizaciones, gestos (divididos en categorías), mirada (en categorías). Conocemos un

Es justo ese ejemplo el que estoy mirando, pero no sale la prediccion He probado a cambiar la funcion generadora, haciendo que devuelva como lista solo los input, pero sigue devolviendo error: Error in py_call_impl(callable, dots$args, dots$keywords) : ValueError: Error when checking model : the list of Numpy arrays that you are passing to your model is not the size the model expected.

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

Hola a todos; Quisiera saber si la frunción timeVariation cuando los intervalos de confianza se superponen 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

> 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

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: 1 año + 1 día, test: día 2 -->

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

Hola a todos, Estoy teniendo problemas para cambiar el nombre de los factores. Mi matriz original es de la siguiente forma: > alfa local mes amb Fase sp1 sp2 sp3 sp4 L1-P1-C Ago.10 Lentico LFP 22.111664 0 0 0 L3-P3-M Ago.10 Lentico LFP 22.111664 5.527916 5.527916 0 P-1-C Ago.10 Lotico LFP 11.055832 0 0 0 P-3-M Ago.10 Lotico LFP 55.27916 5.527916 11.055832 0

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

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]]

Hola a todos, Por lo que comentáis estáis en una etapa muy temprana y podéis tener todo tipo de datos. Desde mi punto de vista tener modelos adecuados para este tipo de casos puede ser complicado ya que en principio habría una dependencia temporal. Mi recomendación sería enfocarlo primero desde un punto de vista descriptivo (realmente siempre recomiendo esto...). Además de los métodos

Hola usuarios, Necesito detectar si existe o no un cambio de tendencia y si dicho cambio es significativo, para una serie temporal del tipo AirPassengers, en la que a partir de un determinado momento se ha hecho una campaña (supongamos que una promoción de vuelos). Para ello he pensado varios métodos: Usar la descomposición espectral de la muestra [decompose(AirPassengers)] y luego una Regresión

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

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