[R-br] RES: Digest R-br, volume 85, assunto 6

Wagner Bonat wbonat em gmail.com
Quinta Janeiro 11 08:45:21 -02 2018


Neste caso você precisaria prever todas ao mesmo tempo.
Já viu alguma coisa sobre modelos para séries temporais multivariadas?

Wagner



Em 10 de janeiro de 2018 15:07, João Pedro Domingues via R-br <
r-br em listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:

> Edmar e colegas,
>
>
>
> O problema é exatamente isso que você citou. Eu quero prever *amanhã* da
> variável dependente y a partir de *amanhã* das variáveis independente x,
> todas que eu não tenho. Então eu tentei estimar por holtwinters as
> variáveis independentes x para achar y, mas eu levei o erro da previsão
> anterior e não ficou boa.
>
>
>
> Se eu tento defasar o x para ter os reais e prever o y que eu não tenho,
> eu vou prever o y de *amanhã*  com os dados de *hoje* de x, o que
> acredito não fazer muito sentido. Meu dados são de vendas de um
> supermercado, e as vendas de um dia não alteram no outro dia seguinte, a
> relação entre as variáveis acontece dentro do mesmo dia.
>
>
>
> Então eu não tenho ideia de como resolver isso. O ajuste (training set)
> com o lasso fica muito bom, porém preciso da previsão, que é o que
> realmente importa.
>
>
>
> Grande abraço
>
>
>
> *João Pedro Araujo Domingues*
>
>
>
> *De:* R-br [mailto:r-br-bounces em listas.c3sl.ufpr.br] *Em nome de *Edmar
> Caldas via R-br
> *Enviada em:* Wednesday, January 10, 2018 12:06 PM
> *Para:* r-br em listas.c3sl.ufpr.br
> *Assunto:* Re: [R-br] Digest R-br, volume 85, assunto 6
>
>
>
> Eu entendi assim,
>
>
>
> Vamos supor que as suas variáveis (dependentes e independentes) tem
> valores até 12/2017. e vc quer fazer previsão para 12/2018. as suas
> variáveis independentes terão que ter valores até 12/2018 senão não vai
> fazer a previsão.
>
> Edmar
>
>
>
>
>
> Em quarta-feira, 10 de janeiro de 2018 12:00:33 BRST, <
> r-br-request em listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
>
>
>
>
>
> Enviar submissões para a lista de discussão R-br para
>
>     r-br em listas.c3sl.ufpr.br
>
>
>
> Para se cadastrar ou descadastrar via WWW, visite o endereço
>
>     https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
>
> ou, via email, envie uma mensagem com a palavra 'help' no assunto ou
>
> corpo da mensagem para
>
>     r-br-request em listas.c3sl.ufpr.br
>
>
>
> Você poderá entrar em contato com a pessoa que gerencia a lista pelo
>
> endereço
>
>     r-br-owner em listas.c3sl.ufpr.br
>
>
>
> Quando responder, por favor edite sua linha Assunto assim ela será
>
> mais específica que "Re: Contents of R-br digest..."
>
>
>
>
>
> Tópicos de Hoje:
>
>
>
>   1. previsão utilizando o lasso (João Pedro Domingues)
>
>   2. Re: Distribuição de probabilidade (Wagner Bonat)
>
>   3. Re: Distribuição de probabilidade (Wagner Bonat)
>
>
>
>
>
> ----------------------------------------------------------------------
>
>
>
> Message: 1
>
> Date: Tue, 9 Jan 2018 20:04:49 +0000
>
> From: João Pedro Domingues <J__P em hotmail.com>
>
> To: a lista Brasileira oficial de discussão do programa R.
>
>     <r-br em listas.c3sl.ufpr.br>
>
> Subject: [R-br] previsão utilizando o lasso
>
> Message-ID:
>
>     <BN6PR2001MB16668FB0A072A2FC1AD8D6B0D5100 em BN6PR2001MB1666.
> namprd20.prod.outlook.com>
>
>
>
> Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1"
>
>
>
> Boa tarde colegas,
>
>
>
> Estou tentando realizar uma previsão de vendas utilizando o algoritimo
> LASSO pelo pacote HDeconometrics. Alguém com experiência neste pacote
> poderia me ajudar por gentileza? Só preciso resolver isso para finalizar
> minha dissertação. Muito obrigado a todos!
>
>
>
>
>
> Data é uma matriz de series temporais com 158 observações (diarias) e 13
> produtos (colunas).
>
> Eu inicialmente separo a primeira coluna como sendo o produto focal para
> analisar e o coloco como y, sendo a variável dependente. Já as outras
> colunas eu coloco como x, variáveis independentes. Então o LASSO me informa
> quais são relevantes.
>
> Com isso, eu separo as primeiras 148 observações para ser o training set,
> e as últimas 10 observações para o test set, e ver se o modelo realmente
> funciona. Até aqui ok.
>
>
>
> O problema: quando eu realizo o ajuste da série com o comando
> (lasso=ic.glmnet(x.in,y.in,crit = "bic")) ele ajusta o modelo para a
> série sem problemas, utilizando as variáveis que o lasso identificou como
> relevantes para o training set.
>
> Porém, quando eu vou executar a previsão real utilizando a última linha
> (previsao.lasso=predict(lasso,newdata=x.out)), ele não faz a previsão,
> ele simplesmente faz um ajuste igual o training set.
>
> Alguém tem alguma ideia de como resolver essa questão e conseguir prever
> corretamente?
>
> Grande abraço
>
>
>
>
>
> Segue abaixo os comandos utilizados:
>
>
>
>
>
>                 library(HDeconometrics)
>
>                 library(forecast)
>
>                 ## Inicio
>
> i = 0
>
>               y = as.matrix(Data[,i+1])              #variável dependente
> primeira coluna
>
>               x = (Data)                                            #cópia
> da base toda
>
>               x[,i + 1] <- NULL                                #retira a
> variável y e fica com todas as outras variáveis
>
>               x = as.matrix(x)                                # transforma
> em matriz
>
>
>
>               ### separa a série em training e test set de x e y
>
>               y.in=y[1:148]                    #training set
>
>               y.out=y[-c(1:148)]          #test set
>
>
>
>               x.in=x[1:148,]                    #training set
>
>               x.out=x[-c(1:148),]          #test set
>
>
>
>               ## ajuste do modelo e previsão LASSO
>
>               lasso=ic.glmnet(x.in,y.in,crit = "bic")
>   #ajuste do modelo com o training set
>
>               previsao.lasso=predict(lasso,newdata=x.out)    #previsão
> com o test set
>
>
>
> João Pedro Domingues
>
>
>
> -------------- Próxima Parte ----------
>
> Um anexo em HTML foi limpo...
>
> URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/
> 20180109/580bb5da/attachment-0001.html>
>
>
>
> ------------------------------
>
>
>
> Message: 2
>
> Date: Tue, 9 Jan 2018 22:25:09 -0200
>
> From: Wagner Bonat <wbonat em gmail.com>
>
> To: Wagner Wolff <wwolff em usp.br>
>
> Cc: a lista Brasileira oficial de discussão do programa R.
>
>     <r-br em listas.c3sl.ufpr.br>
>
> Subject: Re: [R-br] Distribuição de probabilidade
>
> Message-ID:
>
>     <CANt=4Mi4E58a3ikPDH2V9aN36b3d6D2M7HJ0V9u0W8yRHko=9w em mail.gmail.com>
>
> Content-Type: text/plain; charset="utf-8"
>
>
>
> Olá
>
>
>
> Essas distribuições como a Weibul, Gumbel e similares são interessantes.
>
> Porém, nem sempre elas tem a tradicional parametrização de esperança e
>
> dispersão como a Tweedie e as distribuições mais clássicas (normal, gamma,
>
> normal inversa) tem. Muitas vezes a esperança ou é desconhecida ou uma
>
> função complicada de mais de um parâmetro.
>
>
>
> Eu penso que ao invés de tentar ajustar várias distribuições é mais
>
> interessante você procurar aspectos relevantes sobre o seu conjunto de
>
> dados, como por exemplo,
>
> excesso de zeros, forte assimetria, caudas pesadas, etc e verificar se a
>
> distribuição que você ajustando é capaz de descrever estes aspectos. No
>
> caso a Tweedie pode lidar com todos estes aspectos, o que significa que ela
>
> deve ajustar bem para uma grande quantidade de dados reais.
>
>
>
> O que eu quero dizer é que essa idéia de ficar comparando várias
>
> distribuições pode não ser realmente necessário.
>
> Eu exploro um pouco destas idéias em dois artigos. Eu mostro que a Tweedie
>
> ajusta muito bem, mesmo para
>
> distribuições que não fazem parte da familia, como a t e a slash. Talvez vc
>
> possa explorar idéias similares para a weibul, gumbel e similares.
>
>
>
> http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00949655.2017.
> 1318876?journalCode=gscs20
>
>
>
> http://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/1471082X17715718
>
>
>
> Att
>
> Wagner
>
>
>
> Em 9 de janeiro de 2018 01:11, Wagner Wolff <wwolff em usp.br> escreveu:
>
>
>
> > Olá Wagner
>
> >
>
> > Gostei da sua ideia sobre a familia de destribuição Tweedie. Além dessa
>
> > família você poderia indicar outras que englobem distribuições como por
>
> > exemplo, Weibull, Gumbel, Burr ...
>
> >
>
> > Ab
>
> >
>
> > 2018-01-08 18:18 GMT-02:00 Wagner Bonat via R-br <
> r-br em listas.c3sl.ufpr.br
>
> > >:
>
> >
>
> >> Quais distribuições vc tem interesse?
>
> >> A distribuição Tweedie tem como casos particulares algumas das mais
>
> >> populares distribuições como a normal, gamma e inversa normal.
>
> >> Assim, ao invés de ajustar um monte de distribuições basta ajustar uma
>
> >> que tem as outras como casos particulares.
>
> >>
>
> >> Att
>
> >> Wagner
>
> >>
>
> >> Em 8 de janeiro de 2018 10:38, Rodrigo Campos via R-br <
>
> >> r-br em listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
>
> >>
>
> >>> Bom dia Felipe,
>
> >>> Talvez o pacote "fitdistrplus" possa te ajudar!
>
> >>> Att.
>
> >>>
>
> >>> 2018-01-08 10:21 GMT-02:00 Felipe Felix Costa via R-br <
>
> >>> r-br em listas.c3sl.ufpr.br>:
>
> >>>
>
> >>>> olá,
>
> >>>>
>
> >>>> gostaria de saber se existe alguma forma para rodar todas as possíveis
>
> >>>> distribuições sobre um determinado conjunto de dados com variáveis
>
> >>>> continuas!?
>
> >>>>
>
> >>>> pois estou procurando e não achei nada pela internet falando dessa
>
> >>>> possibilidade.
>
> >>>>
>
> >>>> meu objetivo é verificar qual melhor a distribuição para os meus dados
>
> >>>> e, a partir dessa "melhor", estabelecer um modelo geral com todos os
> dados
>
> >>>> e comparar com modelos individuais de áreas isoladas.
>
> >>>>
>
> >>>>
>
> >>>> HELP
>
> >>>>
>
> >>>> Att.,
>
> >>>> --
>
> >>>> *Felipe Felix Costa*
>
> >>>> Tel. 96-98122-3077
>
> >>>>
>
> >>>>
>
> >>>> _______________________________________________
>
> >>>> R-br mailing list
>
> >>>> 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.
>
> >>>>
>
> >>>
>
> >>>
>
> >>>
>
> >>> --
>
> >>> Rodrigo Campos
>
> >>>
>
> >>>
>
> >>>
>
> >>> _______________________________________________
>
> >>> R-br mailing list
>
> >>> 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.
>
> >>>
>
> >>
>
> >>
>
> >>
>
> >> --
>
> >> Wagner Hugo Bonat
>
> >> ------------------------------------------------------------
>
> >> ----------------------------------
>
> >> Department of Mathematics and Computer Science (IMADA)
>
> >> University of Southern Denmark (SDU) and
>
> >> Laboratório de Estatística e Geoinformação (LEG)
>
> >> Universidade Federal do Paraná (UFPR)
>
> >>
>
> >>
>
> >> _______________________________________________
>
> >> R-br mailing list
>
> >> 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.
>
> >>
>
> >
>
> >
>
> >
>
> > --
>
> > *Wagner Wolff, **PhD*
>
> > "*Luiz de Queiroz**" College of Agriculture,*
>
> > University of São Paulo
>
> > Pádua Dias avenue11 | 13418-900| Piracicaba-SP| Brazil
>
> > Phone:  +55 19 982385582 <+55%2019%2098238-5582> <+55%2019%2098238-5582>
>
> > http://orcid.org/0000-0003-3426-308X
>
> > https://github.com/wwolff7
>
> > http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4463141A1
>
> >
>
>
>
>
>
>
>
> --
>
> Wagner Hugo Bonat
>
> ------------------------------------------------------------
> ----------------------------------
>
> Department of Mathematics and Computer Science (IMADA)
>
> University of Southern Denmark (SDU) and
>
> Laboratório de Estatística e Geoinformação (LEG)
>
> Universidade Federal do Paraná (UFPR)
>
> -------------- Próxima Parte ----------
>
> Um anexo em HTML foi limpo...
>
> URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/
> 20180109/86d7063c/attachment-0001.html>
>
>
>
> ------------------------------
>
>
>
> Message: 3
>
> Date: Tue, 9 Jan 2018 22:28:25 -0200
>
> From: Wagner Bonat <wbonat em gmail.com>
>
> To: Wagner Wolff <wwolff em usp.br>
>
> Cc: a lista Brasileira oficial de discussão do programa R.
>
>     <r-br em listas.c3sl.ufpr.br>
>
> Subject: Re: [R-br] Distribuição de probabilidade
>
> Message-ID:
>
>     <CANt=4Mj3Tk41SVoGUVAPTpA0h_TZCCQVyLjrYkYGWFpSHsCdHA em mail.gmail.com>
>
> Content-Type: text/plain; charset="utf-8"
>
>
>
> Olá
>
>
>
> Essas distribuições como a Weibul, Gumbel e similares são interessantes.
>
> Porém, nem sempre elas tem a tradicional parametrização de esperança e
>
> dispersão como a Tweedie e as distribuições mais clássicas (normal, gamma,
>
> normal inversa) tem. Muitas vezes a esperança ou é desconhecida ou uma
>
> função complicada de mais de um parâmetro.
>
>
>
> Eu penso que ao invés de tentar ajustar várias distribuições é mais
>
> interessante você procurar aspectos relevantes sobre o seu conjunto de
>
> dados, como por exemplo,
>
> excesso de zeros, forte assimetria, caudas pesadas, etc e verificar se a
>
> distribuição que você ajustando é capaz de descrever estes aspectos. No
>
> caso a Tweedie pode lidar com todos estes aspectos, o que significa que ela
>
> deve ajustar bem para uma grande quantidade de dados reais.
>
>
>
> O que eu quero dizer é que essa idéia de ficar comparando várias
>
> distribuições pode não ser realmente necessário.
>
> Eu exploro um pouco destas idéias em dois artigos. Eu mostro que a Tweedie
>
> ajusta muito bem, mesmo para
>
> distribuições que não fazem parte da familia, como a t e a slash. Talvez vc
>
> possa explorar idéias similares para a weibul, gumbel e similares.
>
>
>
> http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00949655.2017.
>
> 1318876?journalCode=gscs20
>
>
>
> http://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/1471082X17715718
>
>
>
> Att
>
> Wagner
>
>
>
> Em 9 de janeiro de 2018 01:11, Wagner Wolff <wwolff em usp.br> escreveu:
>
>
>
> > Olá Wagner
>
> >
>
> > Gostei da sua ideia sobre a familia de destribuição Tweedie. Além dessa
>
> > família você poderia indicar outras que englobem distribuições como por
>
> > exemplo, Weibull, Gumbel, Burr ...
>
> >
>
> > Ab
>
> >
>
> > 2018-01-08 18:18 GMT-02:00 Wagner Bonat via R-br <
> r-br em listas.c3sl.ufpr.br
>
> > >:
>
> >
>
> >> Quais distribuições vc tem interesse?
>
> >> A distribuição Tweedie tem como casos particulares algumas das mais
>
> >> populares distribuições como a normal, gamma e inversa normal.
>
> >> Assim, ao invés de ajustar um monte de distribuições basta ajustar uma
>
> >> que tem as outras como casos particulares.
>
> >>
>
> >> Att
>
> >> Wagner
>
> >>
>
> >> Em 8 de janeiro de 2018 10:38, Rodrigo Campos via R-br <
>
> >> r-br em listas.c3sl.ufpr.br> escreveu:
>
> >>
>
> >>> Bom dia Felipe,
>
> >>> Talvez o pacote "fitdistrplus" possa te ajudar!
>
> >>> Att.
>
> >>>
>
> >>> 2018-01-08 10:21 GMT-02:00 Felipe Felix Costa via R-br <
>
> >>> r-br em listas.c3sl.ufpr.br>:
>
> >>>
>
> >>>> olá,
>
> >>>>
>
> >>>> gostaria de saber se existe alguma forma para rodar todas as possíveis
>
> >>>> distribuições sobre um determinado conjunto de dados com variáveis
>
> >>>> continuas!?
>
> >>>>
>
> >>>> pois estou procurando e não achei nada pela internet falando dessa
>
> >>>> possibilidade.
>
> >>>>
>
> >>>> meu objetivo é verificar qual melhor a distribuição para os meus dados
>
> >>>> e, a partir dessa "melhor", estabelecer um modelo geral com todos os
> dados
>
> >>>> e comparar com modelos individuais de áreas isoladas.
>
> >>>>
>
> >>>>
>
> >>>> HELP
>
> >>>>
>
> >>>> Att.,
>
> >>>> --
>
> >>>> *Felipe Felix Costa*
>
> >>>> Tel. 96-98122-3077
>
> >>>>
>
> >>>>
>
> >>>> _______________________________________________
>
> >>>> R-br mailing list
>
> >>>> 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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>
> >>> --
>
> >>> Rodrigo Campos
>
> >>>
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> >>>
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>
> >>> R-br mailing list
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> >>> R-br em listas.c3sl.ufpr.br
>
> >>> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
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> >>> Leia o guia de postagem (http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia) e forneça
>
> >>> código mínimo reproduzível.
>
> >>>
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> >>
>
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> >>
>
> >> --
>
> >> Wagner Hugo Bonat
>
> >> ------------------------------------------------------------
>
> >> ----------------------------------
>
> >> Department of Mathematics and Computer Science (IMADA)
>
> >> University of Southern Denmark (SDU) and
>
> >> Laboratório de Estatística e Geoinformação (LEG)
>
> >> Universidade Federal do Paraná (UFPR)
>
> >>
>
> >>
>
> >> _______________________________________________
>
> >> R-br mailing list
>
> >> 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.
>
> >>
>
> >
>
> >
>
> >
>
> > --
>
> > *Wagner Wolff, **PhD*
>
> > "*Luiz de Queiroz**" College of Agriculture,*
>
> > University of São Paulo
>
> > Pádua Dias avenue11 | 13418-900| Piracicaba-SP| Brazil
>
> > Phone:  +55 19 982385582 <+55%2019%2098238-5582> <+55%2019%2098238-5582>
>
> > http://orcid.org/0000-0003-3426-308X
>
> > https://github.com/wwolff7
>
> > http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4463141A1
>
> >
>
>
>
>
>
>
>
> --
>
> Wagner Hugo Bonat
>
> ------------------------------------------------------------
> ----------------------------------
>
> Department of Mathematics and Computer Science (IMADA)
>
> University of Southern Denmark (SDU) and
>
> Laboratório de Estatística e Geoinformação (LEG)
>
> Universidade Federal do Paraná (UFPR)
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> Um anexo em HTML foi limpo...
>
> URL: <http://listas.inf.ufpr.br/pipermail/r-br/attachments/
> 20180109/e6dfd363/attachment-0001.html>
>
>
>
> ------------------------------
>
>
>
> Subject: Legenda do Digest
>
>
>
> _______________________________________________
>
> R-br mailing list
>
> R-br em listas.c3sl.ufpr.br
>
> https://listas.inf.ufpr.br/cgi-bin/mailman/listinfo/r-br
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> Fim da Digest R-br, volume 85, assunto 6
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Wagner Hugo Bonat
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Department of Mathematics and Computer Science (IMADA)
University of Southern Denmark (SDU) and
Laboratório de Estatística e Geoinformação (LEG)
Universidade Federal do Paraná (UFPR)
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