[R-br] =?UTF-8?Q?Par=C3=A2metros?=_=?UTF-8?Q?modelo_de_regress=C3?==?UTF-8?Q?=A3o_din=C3=A2mico?=

[Fatima do Nascimento Silva]

olá caros colegas, boa noite!

estou ajustando um modelo de regressão dinâmico e preciso ponderar o vetor 
de parâmetros beta 2 (b2) por 7, que representaria um aumento de 7° na 
variável temperatura. E depois faria as previsões inserindo estes novos 
valores de b2 no calculo dos valores ajustados.

Alguém poderia me dar uma dica de como alterar isso no R?

segue os comandos utilizados.

desde já agradeço a atenção.

 ponderar o beta 2 (L(Temperatura, 1) = -4.8725) por 7.

caso possa me ajudar com alguma sugestão agradeço muito.


#Comandos (CMR)
rm(list=ls(all=TRUE))

#pacotes utilizados

require(dynlm)
require(tseries) 
require(car) 
require(verification) 
require(MASS)
require(forecast)
require(TSA)
require(nortest)

##################################################################

(dados=read.table(file="BDAC.txt",header=T,dec=","))
attach(dados)
(dados1<-ts(dados,frequency=12, start=c(2000,1),end=c(2010,12)))


#modelo ajustado
MOD1 <- 
dynlm(BEAI~trend(BEAI)+season(BEAI)+L(Temperatura,1)+L(Poluente,3),data = 
dados1 )
summary(MOD1)
par(mfrow = c(2,2))
plot(MOD1,  main="")

names(MOD1) #lista de objetos do modelo


#previsões
p<-(forecast(MOD1$fitted.values, h=12, level=c(80,95), fan=FALSE))
plot(p)


#saída do modelo
> summary(MOD1)

Time series regression with "ts" data:
Start = 2000(4), End = 2010(12)

Call:
dynlm(formula = BEAI ~ trend(BEAI) + season(BEAI) + L(Temperatura, 
    1) + L(Poluente, 3), data = dados1)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-42.946 -13.816  -1.482  12.327  80.586 

Coefficients:
                  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)       263.2442    45.6925   5.761 7.21e-08 ***
trend(BEAI)         0.4470     0.6201   0.721  0.47241    
season(BEAI)Feb   -19.3407     9.5712  -2.021  0.04565 *  
season(BEAI)Mar     9.0604     9.6612   0.938  0.35032    
season(BEAI)Apr     5.1280     9.4526   0.543  0.58853    
season(BEAI)May    25.2990     9.6410   2.624  0.00988 ** 
season(BEAI)Jun    35.7033    11.7395   3.041  0.00292 ** 
season(BEAI)Jul    30.0824    11.3742   2.645  0.00933 ** 
season(BEAI)Aug    19.1968    11.9829   1.602  0.11192    
season(BEAI)Sep     4.6108    10.3265   0.447  0.65608    
season(BEAI)Oct     3.7939    10.4920   0.362  0.71832    
season(BEAI)Nov    -1.3031     9.4690  -0.138  0.89078    
season(BEAI)Dec    -7.6315     9.4334  -0.809  0.42020    
L(Temperatura, 1)  -4.8725     1.5284  -3.188  0.00185 ** 
L(Poluente, 3)      2.6678     0.8455   3.155  0.00205 ** 
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 21.34 on 114 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.618,     Adjusted R-squared:  0.5711 
F-statistic: 13.17 on 14 and 114 DF,  p-value: < 2.2e-16



Atenciosamente,

Fátima Nascimento
Estatística - CONRE nº 9439
Mestre em Ciência e Engª de Petróleo-PPGCEP/UFRN
Doutoranda no Programa de Pós-Graduação em Ciência e Engª de Petróleo-
PPGCEP/UFRN