Publications by Johanna Raquel Ibarra García
Parcial_MIV
Table of contents Caso de estudio Cargando los datos Análisis exploratorio convertir a objeto ts Gráfico con plot de las series Dividir la serie en conjunto de entrenamiento y de prueba Prueba de estacionariedad Diferenciamos la serie VAR modeling Identificación del orden del modelo Creando el modelo Causalidad de Granger Diagnosis del m...
3697 sym R (27453 sym/114 pcs) 19 img
Parcial mod IV Series de Tiempo Multivariante
library(readxl) materia_prima <- read_excel("C:/Users/abbyc/Desktop/Modulo_IV/materia prima.xlsx") View(materia_prima) class(materia_prima) ## [1] "tbl_df" "tbl" "data.frame" library(vars) ## Loading required package: MASS ## Loading required package: strucchange ## Loading required package: zoo ## ## Attaching package: 'zoo' ## The ...
2825 sym R (24584 sym/103 pcs) 16 img
Parcial Final
#install.packages("readxl") library(readxl) M_Primas<-read_xlsx("MPrimas.xlsx") head(M_Primas) ## # A tibble: 6 × 8 ## Fecha Plata P_Brent P_Crudo Oro Cobre Café Cacao ## <dttm> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> ## 1 2022-02-06 00:00:00 22535 92.8 91.8 180800 45105 242. 265900 ## 2 20...
434 sym R (27608 sym/101 pcs) 17 img
Parcial Modulo IV - SERIES DE TIEMPO MULTIVARIANTE VAR
SERIES DE TIEMPO MULTIVARIANTE VAR \[\text{AUTOR:}\qquad \qquad \qquad \qquad \qquad \qquad \qquad \qquad \qquad \qquad \text{FECHA DE PUBLICACIÓN:}\] \[\text{Jerson Hernández}\qquad \qquad \qquad \qquad \qquad \quad \quad \qquad \qquad \qquad \text{03 septiembre 2023}\] Caso de Estudio. Datos de Materias...
2485 sym Python (55203 sym/233 pcs) 46 img
ANALISIS DE SERIES TEMPORALES MULTIVARIANTE. P-IV.
PARTE I: Explique con detalles en forma teoorica, las etapas para ejecutar el analisis de series tem- porales multivariantes, si se utiliza el software: Análisis exploratorios de los datos: Se realiza un analisis exploratorio de los datos para verificar el tipo de datos si es un dataframe o de tipo en serie temporal. Dividir la serie en conjuntos...
7950 sym R (30680 sym/145 pcs) 24 img
series temporales multivariantes
cargando la base de datos de Netflix vs Disney + library(readxl) datos<- read_excel("C:/Users/abbyc/Desktop/Modulo_IV/datos_net_dis.xlsx") #View(datos) class(datos) ## [1] "tbl_df" "tbl" "data.frame" carga de paquetes #install.packages("vars") #install.packages("MTS") library(vars) ## Loading required package: MASS ## Loading requi...
479 sym R (5780 sym/44 pcs) 2 img
Etapas del Análisis TS Multivariante
Etapas del Análisis TS Multivariante Análisis exploratorios de los datos. Dividir la serie en conjuntos de entrenamiento y prueba. Prueba de estacionariedad. Transformar la serie de entrenamiento (si es necesario). Construir un modelo VAR sobre las series transformadas. Causalidad de Granger. Diagnóstico del modelo. Realizar pronósticos utiliz...
2651 sym R (19267 sym/109 pcs) 21 img
ACTIVIDAD FORMATIVA 3
Table of contents Analisis de Serie Temporal Multivariante en R Cargando los datos reales Paquetes importantes Análisis exploratorio Convertir a objeto ts Gráfico con plot Gráfico con autoplot Dividir la serie (entrenamiento y prueba) Prueba de estacionariedad Diferenciamos la serie VAR modeling Identificación del orden del modelo Creando...
1463 sym R (6755 sym/61 pcs) 2 img
MÓDULO IV: ACTIVIDAD FORMATIVA 2
Table of contents Pronósticos: Invertir diferencias regulares en R Análisis de Series Temporales Activar librerías Dataset de Apple Inc. (AAPL) Diferenciamos la serie Estimación del modelo Ejecutar predicciones del modelo Realizamos la inversión Convertir a ts MÓDULO IV: ACTIVIDAD FORMATIVA 2 Author Caterine Guerrero Published Augus...
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Análisis de Series Temporales
Análisis de Series Temporales de Google Activar librerías library(forecast) ## Registered S3 method overwritten by 'quantmod': ## method from ## as.zoo.data.frame zoo library(tseries) library(readr) Dataset de Google Google <- read_csv("/home/otoniel/ESPECIALIZACION/MODULO IV/GOOG.csv") ## Rows: 1258 Columns: 7 ## ── Column s...
1112 sym R (3888 sym/21 pcs) 2 img