Trabalho em R - Séries Temporais

Páginas: 12 (2796 palavras) Publicado: 29 de julho de 2013
Modelos de Previsão

Modelos de Previsão

1. Introdução
O objectivo principal do trabalho prático é a análise de um problema concreto de previsão de
séries temporais usando a ferramenta R.
Neste contexto pretende-se mais especificamente que seja demonstradas competências em :
i)
Análise exploratória de um conjunto de dados;
ii)
Desenvolvimento de modelos de previsão;
iii)
Teste,avaliação e comparação dos modelos desenvolvidos.

2. Base de Dados
Dados retirados do repositório de problemas de séries temporais:
http://datamarket.com/data/list/?q=provider:tsdl
Escolhido tendo por base o critério de granularity para garantir a obtenção de uma série com
mais de 500 observações.
Dados: Number of daily births in Quebec, Jan. 01, 1977 to Dec. 31, 1990
Série de dados estávelcom valores que variam entre 136 e 366 nascimentos diários, entre
janeiro de 1977 e dezembro de 1990, 5.113 observações.
Pela análise directa dos dados no site do DataMarket obtive o seguinte gráfico:

Explorando primeiramente os dados em Excel para ter uma percepção da informação a
trabalhar obtemos:

Modelos de Previsão

400
350

Título do Eixo

300
250
Number of daily births inQuebec, Jan. 01, 1977 to Dec.
31, 1990

200

Linear (Number of daily births in
Quebec, Jan. 01, 1977 to Dec.
31, 1990)

150
100
50
0
02-12-1973
28-08-1976
25-05-1979
18-02-1982
14-11-1984
11-08-1987
07-05-1990
31-01-1993
Título do Eixo

3. Importação de Dados
1º passo importação para R-Studio
Após trabalhar os dados conclui que seria mais simples diminuir o tamanho daminha série
para ser mais perceptivel o trabalho de interpretação a desenvolver. Comecei a trabalhar com
dados de apenas 2 anos de nascimentos, escolhi para o efeito 1989 e 1990.
Vou desenvolver o meu exercício tendo em conta 730 observações com 2 variáveis, sendo elas
as datas (em dias) e o número de nascimentos (ocorrências pos dia).
> man2 View (man2)

Modelos de Previsão

4. AnáliseExploratória de Séries Temporais e Modelos
Lineares
Recorri aos packages:
> library(xts)
Loading required package: zoo
Attaching package: ‘zoo’
The following object is masked from ‘package:base’:
as.Date, as.Date.numeric
> library(zoo)
> library(quantmod)
Loading required package: Defaults
Loading required package: TTR
Version 0.4-0 included new data defaults. See ?getSymbols.Transformei em série temporal e obtive o gráfico:
man2_ST par(mfrow=c(1,2))
> plot(man2, main="original")
> plot(man2_ST, main="Série Temporal")

Um resumo da informação a tratar, o valor mínimo de observações são de 150 nascimentos
diários, o valor máximo de 355, o valor médio nos dois anos analisados é de 261 nascimentos
por dia.

Modelos de Previsão

> summary(man2)
data
1989-01-01: 11989-01-02: 1
1989-01-03: 1
1989-01-04: 1
1989-01-05: 1
1989-01-06: 1
(Other)
:724

nascimentos
Min.
:150.0
1st Qu.:224.2
Median :268.0
Mean
:260.9
3rd Qu.:294.0
Max.
:355.0

Para visualizar os primeiros dados disponíveis da tabela:
> head (man2)
data nascimentos
1 1989-01-01
180
2 1989-01-02
210
3 1989-01-03
233
4 1989-01-04
246
5 1989-01-05
269
6 1989-01-06
258Para comparar o comportamento da série temporal analisada nos dois anos seleccionados:
> par (mfrow = c(1,2))
> plot(man2_ST ["1989"], main= "QUEBEC 89")
> plot(man2_ST ["1990"], main= "QUEBEC 90")

Obter o valor médio dos nascimentos nestes dois anos analisados:
> mean (man2_ST)
[1] 260.8507

Modelos de Previsão

Outras análises possíveis, tais como descobrir nos dados trabalhadosquais as datas em que
ocorreram valores de nascimentos superiores a 350 nascimentos por dia, ou menos de 170
nascimentos por dia:
> subset (man2, nascimentos > 350, data)
data
467 1990-04-12
474 1990-04-19
626 1990-09-18

> subset (man2, nascimentos < 170, data)
data
29 1989-01-29
357 1989-12-23

Através da função acf vou analisar o auto-correlograma da série man2 a fim de tentar...
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