ajusta_modelos_iniciais: Ajusta ARIMA, ETS e HoltWinters

In evandeilton/RTFC: R Trend, Forecast and Correlation/Regression

Description

Recebe data.frame no formato data.frame(data, metrica), ajusta 35 tipos de modelos de s<c3><a9>ries temporais e escolhe um ARIMA, um ETS e tr<c3><aa>s HoltWinters, sazonal, n<c3><a3>o sazonal e outro com alisamento exponencial.

Usage

ajusta_modelos_iniciais(obj.dados, ...)

Arguments

obj.dados

data.frame para ajustes iniciais

Details

Atualmente esta fun<c3><a7><c3><a3>o faz ajustes de 35 tipos de modelos ARIMA, ETS e HolWinters e escolhe 5 finais. A fun<c3><a7><c3><a3>o faz ainda a an<c3><a1>lise de res<c3><ad>duos e a proje<c3><a7><c3><a3>o de acordo com as informa<c3><a7><c3><b5>es presentes no objeto de dados (obj.dados).

Value

A sa<c3><ad>da <c3><a9> uma lista aninhada com v<c3><a1>rias entradas conforme abaixo.

modelo_escolhido	Objeto do modelo escolhido automaticamente (melhor dos 5)
gof	Estat<c3><ad>stica da bondade do modelo escolhido
modelos_testados	Sublista com informa<c3><a7><c3><b5>es dos cinco melhores modelos ajustados para a s<c3><a9>rie
dados_historicos	S<c3><a3>o os dados hist<c3><b3>ricos
data_previsao	Objeto com as datas projetadas
outliers	Objeto contendo os outliers encontrados, caso haja algum
escolha	Nome do modelo escolhido

Note

Modelos de redes neurais podem ser ajustados, mas atualmente o pacote forecast n<c3><a3>o possui implementa<c3><a7><c3><a3>o de bandas de confian<c3><a7>a para este tipo de modelo. Sendo assim, ele foi desativado nesta vers<c3><a3>o.

Author(s)

LOPES, J. E.

References

Hyndman, R.J. and Khandakar, Y. (2008) "Automatic time series forecasting: The forecast package for R", Journal of Statistical Software, 26(3).

Hyndman, R.J., Koehler, A.B., Snyder, R.D., and Grose, S. (2002) "A state space framework for automatic forecasting using exponential smoothing methods", International J. Forecasting, 18(3), 439-454.

Hyndman, R.J., Akram, Md., and Archibald, B. (2008) "The admissible parameter space for exponential smoothing models". Annals of Statistical Mathematics, 60(2), 407-426.

Hyndman, R.J., Koehler, A.B., Ord, J.K., and Snyder, R.D. (2008) Forecasting with exponential smoothing: the state space approach, Springer-Verlag. http://www.exponentialsmoothing.net.

C. C. Holt (1957) Forecasting trends and seasonals by exponentially weighted moving averages, ONR Research Memorandum, Carnegie Institute of Technology 52.

P. R. Winters (1960) Forecasting sales by exponentially weighted moving averages, Management Science 6, 324-342.

See Also

Mais informa<c3><a7><c3><b5>es sobre a metodologia de forecast para os modelos ARIMA, ETS e HoltWinters podem ser consultadas nas fun<c3><a7><c3><b5>es auto.arima, ets e HoltWinters

Examples

data(mensal)
dats <- ts.dados(mensal[, 1:2], 10, 12)
modelos <- ajusta_modelos_iniciais(dats)

evandeilton/RTFC documentation built on May 29, 2019, 10:37 a.m.