<div dir="ltr">O pacote parece estar em desenvolvimento no gitHub. Veja se baixando por lá e instalando vc não consegue instalar<div><br></div><div>No github não fala nada dele ser exclusivo para linux.<br><div><br></div><div><a href="https://github.com/gabrielrvsc/HDeconometrics">https://github.com/gabrielrvsc/HDeconometrics</a><br></div></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">Em 24 de janeiro de 2018 19:54, Mauro Sznelwar via R-br <span dir="ltr"><<a href="mailto:r-br@listas.c3sl.ufpr.br" target="_blank">r-br@listas.c3sl.ufpr.br</a>></span> escreveu:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><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>
<div class="m_-6078322451300526931WordSection1">
<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(<a href="http://x.in" target="_blank">x.in</a>,<a href="http://y.in" target="_blank">y.in</a>,<wbr>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,<wbr>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) <wbr> #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"><a href="http://y.in" target="_blank">y.in</a>=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"> <a href="http://x.in" target="_blank">x.in</a>=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(<a href="http://x.in" target="_blank">x.in</a>,<a href="http://y.in" target="_blank">y.in</a>,crit = "bic") #ajuste do modelo com o training set</p>
<p class="MsoNormal"> previsao.lasso=predict(lasso,<wbr>newdata=x.out) #previsão com o test set</p>
<p class="MsoNormal"> </p>
<p class="MsoNormal"><strong><span style="font-family:'Arial',sans-serif;color:#17375e">João Pedro Domingues</span></strong></p>
<p class="MsoNormal"> </p>
</div>
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Fernando Souza<br>
Zootecnista, DSc. Produção e Alimentação Animal<br>
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