<div><span style="color: #0000ff; font-size: medium;">Tetei baixar este pacote e dá a mensagem que não existe na versão 3.4.3 do R para Windows. É exclusico do Linux, ou tem algum outro jeito de instalar que não o convencional?</span></div>
<div> </div>
<div> </div>
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<div class="WordSection1">
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">Boa tarde colegas,</span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p>
<p class="MsoNormal">Estou tentando realizar uma previsão de vendas utilizando o algoritimo LASSO pelo pacote <strong>HDeconometrics</strong>. Alguém com experiência neste pacote poderia me ajudar por gentileza? Só preciso resolver isso para finalizar minha dissertação. Muito obrigado a todos!</p>
<p class="MsoNormal"> </p>
<p class="MsoNormal"> </p>
<p class="MsoNormal">Data é uma matriz de series temporais com 158 observações (diarias) e 13 produtos (colunas).</p>
<p class="MsoNormal">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.</p>
<p class="MsoNormal">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.</p>
<p class="MsoNormal"> </p>
<p class="MsoNormal"><strong>O problema:</strong> quando eu realizo o ajuste da série com o comando (<em>lasso=ic.glmnet(x.in,y.in,crit = "bic")</em>) ele ajusta o modelo para a série sem problemas, utilizando as variáveis que o lasso identificou como relevantes para o training set.</p>
<p class="MsoNormal">Porém, quando eu vou executar a previsão real utilizando a última linha (<em>previsao.lasso=predict(lasso,newdata=x.out)), </em>ele não faz a previsão, ele simplesmente faz um ajuste igual o training set.</p>
<p class="MsoNormal">Alguém tem alguma ideia de como resolver essa questão e conseguir prever corretamente?</p>
<p class="MsoNormal">Grande abraço</p>
<p class="MsoNormal"> </p>
<p class="MsoNormal"> </p>
<p class="MsoNormal">Segue abaixo os comandos utilizados:</p>
<p class="MsoNormal"> </p>
<p class="MsoNormal"> </p>
<p class="MsoNormal">                library(HDeconometrics)</p>
<p class="MsoNormal">                library(forecast)</p>
<p class="MsoNormal">                ## Inicio</p>
<p class="MsoNormal" style="text-indent: 35.4pt;">i = 0</p>
<p class="MsoNormal">              y = as.matrix(Data[,i+1])               #variável dependente primeira coluna</p>
<p class="MsoNormal">              x = (Data)                                            #cópia da base toda</p>
<p class="MsoNormal">              x[,i + 1] <- NULL                                #retira a variável y e fica com todas as outras variáveis</p>
<p class="MsoNormal">              x = as.matrix(x)                                # transforma em matriz</p>
<p class="MsoNormal">             </p>
<p class="MsoNormal">              ### separa a série em training e test set de x e y</p>
<p class="MsoNormal">              <span lang="EN-US">y.in=y[1:148]                     #training set</span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">              y.out=y[-c(1:148)]           #test set</span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US"> </span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">              x.in=x[1:148,]                    #training set</span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">              x.out=x[-c(1:148),]          #test set</span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">              </span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">              ## ajuste do modelo e previsão LASSO</span></p>
<p class="MsoNormal"><span lang="EN-US">              </span>lasso=ic.glmnet(x.in,y.in,crit = "bic")                       #ajuste do modelo com o training set</p>
<p class="MsoNormal">              previsao.lasso=predict(lasso,newdata=x.out)     #previsão com o test set</p>
<p class="MsoNormal"> </p>
<p class="MsoNormal" style="mso-margin-top-alt: auto; mso-margin-bottom-alt: auto;"><strong><span style="font-family: 'Arial',sans-serif; color: #17375e; mso-fareast-language: PT-BR;">João Pedro Domingues</span></strong></p>
<p class="MsoNormal"> </p>
</div>
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