[R-br] series temporais

Carlos pombo sonderblohm c.sonderblohm em gmail.com
Terça Novembro 27 07:57:40 BRST 2012


Natalia e Rodrigo,

eu tambem usei a função autoarima e tive o mesmo problema que a Natalia!
Bom não sei se conseguem usar esta função, achei os resultados extranhos,
acho que deves acreditar mas na tua leitura dos ACF e PACF, e experimentar
con diferentes diferenciações de d e D (não muitas, eu diría dependendo de
teus acf/pacf tentar d=0, d= 1, e D= 0, e D=1) e chega.
Eu pessoalmente desconfio um pouco desta função, ja que meu ARIMA era obvio
um AR(1) e o autoarima deu um modelo MA (1) , acho que deves ficar com o
modelo que identificastes....o se calhar como sugeriu o Rodrigo, deves dar
o valor de entrada de D, o tal vez deves revisar o stepwise, tipo nas
regressões lineares multiples, este algoritmo do stepwise funciona ótimo!
avisa se consegues usar esta função, assim eu tambem posso experimentar!
boa sorte
Carlos
P.D.Recomendo o livro de Shumway e Stoffer, Time series Analysis and its
applications, e ótimo!


2012/11/26 Rodrigo Coster <rcoster em gmail.com>

> A escolha dos valores de D e d não se dão através do BIC, AIC e AICc (se
> não me engano, não é nem correto comparar modelos com número de
> diferenciações diferentes através deles)
>
> Tu pode especificar o valor D=1 no auto.arima() e ver se ele encontra o
> mesmo valor.
>
> Em 26/11/2012, às 15:44, Natalia Martins <nsmbarreto em gmail.com> escreveu:
>
> Rodrigo eu não coloquei o parâmetro stepwise=FALSE
> e os modelos auto.arima apresentaram d=D=0.
>
> Em 26 de novembro de 2012 15:33, Rodrigo Coster <rcoster em gmail.com>escreveu:
>
>> Duas perguntas:
>>
>> 1) No auto.arima() tu colocou o parâmetro stepwise=FALSE ?
>> 2) O modelo do auto.arima() também possui d=0 e D=1?
>>
>>
>> 2012/11/26 Natalia Martins <nsmbarreto em gmail.com>
>>
>>> Prezados, boa tarde.
>>> Analisando dados de temperatura identifiquei um modelo SARMA(1,0,0) x
>>> (1,1,1)
>>> e a função auto.arima identificou um outro modelo, que não é o mesmo.
>>> Fui verificar o criterio de escolha da função e segundo o tutorial, diz
>>> se:
>>>
>>> A referida função consiste no ajuste de possíveis modelos optando pelo
>>> modelo com o menor critério de BIC, AIC ou AICc, realizando uma pesquisa
>>> sobre o melhor modelo, dentro das limitações de ordem fornecida.
>>>
>>> No entanto quando comparei o modelo identificado por mim e pela função
>>> auto.arima, o meu modelo tinha um menor AIC, BIC e AICc.
>>>
>>> Aguem poderia me ajudar?
>>>
>>> Att,
>>>
>>> --
>>>
>>> Natália da Silva Martins
>>> Bacharel em Estatística - Universidade Estadual de Maringá/ UEM
>>> Mestranda em Estatística e Experimentação Agronômica - ESALQ/ USP
>>> Contato: (19) 8306-4743
>>>
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>>> R-br em listas.c3sl.ufpr.br
>>> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
>>> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça
>>> código mínimo reproduzível.
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Carlos A. Pombo Sonderblohm
PhD Student on Marine Science (Fisheries)
Faculdade de Ciências e Tecnología
Universidade do Algarve,
Campus de Gambelas
8005-139 Faro
Portugal
Tef. 289 800 905 ext. 7605
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