<html><head></head><body><div style="color:#000; background-color:#fff; font-family:bookman old style, new york, times, serif;font-size:13px"><div id="yui_3_16_0_1_1450211391827_2623"><span id="yui_3_16_0_1_1450211391827_2622">Boa Noite analisando sua sugestão, de fato é um pacote direcionado para os dados climáticos mas pelo que entendi ele aborda séries multivariadas, no caso do meu banco as séries são univariadas e talvez por isso ainda não tenha conseguido uma solução para imputar os dados NA. Se alguém tiver mais alguma sugestão ou dica serei muito grata. Gostaria também de saber se alguém do grupo faz ou conhece alguém que faça consultoria para o software R, que resolva pequenos projetos. Desde já agradeço à todos pela atenção!</span></div> <br><div class="qtdSeparateBR"><br><br></div><div class="yahoo_quoted" style="display: block;"> <div style="font-family: bookman old style, new york, times, serif; font-size: 13px;"> <div style="font-family: HelveticaNeue, Helvetica Neue, Helvetica, Arial, Lucida Grande, sans-serif; font-size: 16px;"> <div dir="ltr"><font size="2" face="Arial"> Em Segunda-feira, 14 de Dezembro de 2015 6:10, Elias Teixeira Krainski <eliaskrainski@yahoo.com.br> escreveu:<br></font></div> <br><br> <div class="y_msg_container"><div id="yiv7800598464"><div>
Dá uma olhada em<br clear="none">
<a rel="nofollow" shape="rect" class="yiv7800598464moz-txt-link-freetext" target="_blank" href="https://cran.r-project.org/web/packages/mtsdi/">https://cran.r-project.org/web/packages/mtsdi/</a><br clear="none">
Elias<br clear="none">
<br clear="none">
<div class="yiv7800598464yqt1759362281" id="yiv7800598464yqt50607"><div class="yiv7800598464moz-cite-prefix">On 13/12/15 00:34, Gabriela Alves
wrote:<br clear="none">
</div>
<blockquote type="cite">
<div style="color:#000;background-color:#fff;font-family:bookman old style, new york, times, serif;font-size:13px;">
<div id="yiv7800598464yui_3_16_0_1_1449962592277_2574">Boa Noite, gostaria te
esclarecer uma dúvida que muito impede o avanço do meu
projeto, para uns parecerá trivial, mas confesso que para mim
está bem complicado.</div>
<div dir="ltr" id="yiv7800598464yui_3_16_0_1_1449962592277_2574">Estou
fazendo um estudo do comportamento climático do Estado de São
Paulo para os anos considerados normais em comparação aos anos
considerados anômalos. Isso me permite gerar uma séria
temporal com dados diários de precipitação, umidade e
temperatura para os verões de 1961 à 2015. Ao iniciar o
processo pelo software R me deparei com a dificuldade falhas
serem incorporadas (já que alguns dias, ou meses e até verões
completos podem não ter sido aferidos), tendo em vista essa
dificuldade fui orientada a utilizar a metodologia de Fourier
- ARIMA pois assim seria possível ter uma série completa com
dados e falhas para todos os verões previsto. Todavia estou
com muita dificuldade em avançar no desenvolvimento dessa
série temporal modelagem ARIMA, é algo novo para mim e sendo
bem sincera não sei por onde começar. Fazendo buscas descobri
que usando o filtro de Kalmam da função auto.arima, é possível
a imputação dos dados. Peço gentilmente uma orientação para
esclarecer essa minha dúvida. Desde já agradeço.</div>
<div dir="ltr" id="yiv7800598464yui_3_16_0_1_1449962592277_2574"><br clear="none">
</div>
<div dir="ltr" id="yiv7800598464yui_3_16_0_1_1449962592277_2574">Att.</div>
<div dir="ltr" id="yiv7800598464yui_3_16_0_1_1449962592277_2574"><br clear="none">
</div>
<div dir="ltr" id="yiv7800598464yui_3_16_0_1_1449962592277_2574">Gabriela
Alves</div>
</div>
<br clear="none">
<fieldset class="yiv7800598464mimeAttachmentHeader"></fieldset>
<br clear="none">
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Leia o guia de postagem (<a rel="nofollow" shape="rect" class="yiv7800598464moz-txt-link-freetext" target="_blank" href="http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia">http://www.leg.ufpr.br/r-br-guia</a>) e forne�a c�digo m�nimo reproduz�vel.</pre>
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