forked from manuparra/seriestemporales
-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 15
/
basico_timeseries.R
167 lines (91 loc) · 5.27 KB
/
basico_timeseries.R
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
#################################Carga de librerias#########################################
library(TSA)
library(tseries)
library(forecast)
###################################Carga de datos###########################################
data(AirPassengers) #Se cargan los datos
str(AirPassengers)
#Se convierten los datos en serie de tiempo
#############Clase de los datos y muestra de los datos y el periodo al que pertenecen#######
class(AirPassengers)
print(AirPassengers)
cycle(AirPassengers)
##########################Ploteo gráfico de los datos######################################
plot(AirPassengers, ylab="Pasajeros", xlab="Año")
plot(AirPassengers, type="o", ylab="Pasajeros", xlab="Año")
#######################Ploteo gráfico de los correlogramas#################################
par(mfrow=c(1,2))
acf(AirPassengers)
pacf(AirPassengers)
plot(acf(AirPassengers)) #Paquete stats
plot(pacf(AirPassengers))
plot(Acf(AirPassengers)) #Paquete forecast
plot(Pacf(AirPassengers))
#################Descomposición y graficación de los componentes de la serie###############
decompose.AirPassenger <- decompose(AirPassengers, type=c("multiplicative"))
plot(decompose.AirPassenger)
decompose2.AirPassenger <- stl(AirPassengers, s.window="period")
plot(decompose2.AirPassenger)
###############################Estimación de la tendencia##################################
#Estimación lineal
lm.AirPassengers <- lm(AirPassengers~time(AirPassengers)) #Modelo lineal
summary(lm.AirPassengers)
plot(AirPassengers, ylab="Pasajeros", xlab="Año")
abline(lm.AirPassengers, col="red")
lm.predict.AirPassenger<-predict(lm.AirPassengers) #Predicción de la tendencia ajustada por el modelo lineal
plot(AirPassengers, ylab="Pasajeros", xlab="Año")
lines(c(time(AirPassengers)),lm.predict.AirPassenger,col="red",lty="dashed")
par(mfcol=c(2,2))
plot(lm.AirPassengers) #Gráfico de los residuos
plot(AirPassengers-lm.predict.AirPassenger) #Eliminación de la tendencia de la serie
#Estimación polinómica
lm2.AirPassengers <- lm(AirPassengers~time(AirPassengers)+I(time(AirPassengers)^2)) #Modelo polinómico de orden 2
summary(lm2.AirPassengers)
lm2.predict.AirPassenger<-predict(lm2.AirPassengers) #Predicción de la tendencia ajustada por el modelo polinómico
plot(AirPassengers, ylab="Pasajeros", xlab="Año")
lines(c(time(AirPassengers)),lm2.predict.AirPassenger,col="orange",lty="dashed")
par(mfcol=c(2,2))
plot(lm2.AirPassengers) #Gráfico de los residuos
plot(AirPassengers-lm2.predict.AirPassenger) #Eliminación de la tendencia de la serie
#Estimación mediante filtros (medias móviles)
mm3.AirPassenger <- filter(AirPassengers,filter=rep(1/3,3),sides=2,method="convolution") #Media móvil de orden 3
plot(AirPassengers, ylab="Pasajeros", xlab="Año")
lines(c(time(AirPassengers)),mm3.AirPassenger,col="purple",lty="dashed")
mm6.AirPassenger <- filter(AirPassengers,filter=rep(1/6,6),sides=2,method="convolution") #Media móvil de orden 6
plot(AirPassengers, ylab="Pasajeros", xlab="Año")
lines(c(time(AirPassengers)),mm6.AirPassenger,col="purple",lty="dashed")
mm12.AirPassenger <- filter(AirPassengers,filter=rep(1/12,12),sides=2,method="convolution") #Media móvil de orden 12
plot(AirPassengers, ylab="Pasajeros", xlab="Año")
lines(c(time(AirPassengers)),mm12.AirPassenger,col="purple",lty="dashed")
plot(AirPassengers-mm12.AirPassenger) #Eliminación de la tendencia de la serie
#Eliminación por diferenciación
diff1.AirPassenger <- diff(AirPassengers) #Diferenciación regular para eliminar la tendencia
plot(AirPassengers, ylab="Pasajeros", xlab="Año")
lines(c(time(AirPassengers)),c(NaN,diff1.AirPassenger),col="blue",lty="dashed") #No lo pinta
plot(diff1.AirPassenger)
##############################Estimación de la estacionalidad#############################
#Estimación lineal
month <- season(AirPassengers) #Se obtienen los meses para cada observación
lm.AirPassengers <- lm(AirPassengers~month) #Modelo lineal
lm.AirPassengers <- lm(AirPassengers~month-1) #Modelo lineal (sin intercepto)
summary(lm.AirPassengers)
#Eliminación por diferenciación
diff12.AirPassenger <- diff(AirPassengers,lag=12) #Diferenciación estacional para eliminar la estacionalidad
####################Test de Dickey-Fuller para estacionalidad##############################
adf.test(AirPassengers)
######################################Modelos ARIMA#######################################
auto.arima(AirPassengers) #Estimación automática del modelo ARIMA
arima.AirPassengers <- arima(AirPassengers, order=c(1,0,0)) #Paquete stats
arima.AirPassengers <- Arima(AirPassengers, order=c(1,0,0)) #Paquete forecast
AIC(arima.AirPassengers)
BIC(arima.AirPassengers)
Box.test(arima.AirPassengers$residuals)
jarque.bera.test(arima.AirPassengers$residuals)
shapiro.test(rstandard(arima.AirPassengers))
pred.AirPassengers <- predict(arima.AirPassengers,n.ahead=12)
plot(AirPassengers, ylab="Pasajeros", xlab="Año")
lines(pred.AirPassengers$pred,col="red")
lines(pred.AirPassengers$pred+2*pred.AirPassengers$se,col="red",lty=3)
lines(pred.AirPassengers$pred-2*pred.AirPassengers$se,col="red",lty=3)
pred2.AirPassengers <- forecast(arima.AirPassengers,12)
plot(pred2.AirPassengers, ylab="Pasajeros", xlab="Año")