[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
fatima em ccet.ufrn.br
Terça Setembro 30 09:39:42 BRT 2014
Olá Humberto,
Mas neste caso eu teria que ajustar outro modelo ou no forecast uso o mesmo modelo e
especifico apenas os novos dados??
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
---------- Original Message -----------
From: Humberto Hazin <hghazin em hotmail.com>
To: "r-br em listas.c3sl.ufpr.br" <r-br em listas.c3sl.ufpr.br>
Sent: Mon, 29 Sep 2014 23:51:40 -0300
Subject: Re: [R-br] Parâmetros_modelo de regressão dinâmico
> ola fatima,
>
> nunca trabalhei com esse pacote geralmente uso o glm e gams e suas
> variações. voce nao poderia retirar aleatoriamente uma amostra
> desse banco de dados e ai ponderar por 7 o valor da temperatura e
> usar o predict ou no teu caso forecast (modelo, new data ponderado)?
>
> vi que eras da ufrn. eu sou da ufersa na area de pesca
> humberto
>
> Enviado do meu iPhone
>
> > Em 29/09/2014, às 20:28, Fatima do Nascimento Silva <fatima em ccet.ufrn.br> escreveu:
> >
> > 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
> >
> >
> >
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