Veo
Welcome to every time series for the next few years of your career. pic.twitter.com/fAgTa0ue3f
— skipper seabold (@jseabold) October 3, 2020 y consulto en uno (de los más usados y famosos) de esos manuales españoles (ergo, hiperclásicos) de introducción a la modelización de series temporales y no veo capítulo con el que pueda tratarse razonablemente.
¡Tiempo de actualizarse (p.e., así)!
Sí, es un ejemplar de mi colección de rarezas estadísticas, técnicas que no entran dentro del currículo estándar pero que pudieran resultar útiles en algún momento, para algún caso particular.
Hoy, perfiles matriciales para series temporales, una técnica que sirve esencialmente, para identificar formas que se repiten en series temporales, como
Entiendo además que, como consecuencia, también para señalar aquellos ciclos en que se produzcan perfiles anómalos, para su evaluación. Pero dejo que consultéis la información en, por ejemplo, aquí y aquí.
Hace tiempo me tocó analizar unas series temporales bastante particulares. Representaban la demanda diaria de determinados productos y cada día esta podía ser de un determinado número de kilos. Pero muchas de las series eran esporádicas: la mayoría de los días la demanda era cero.
Eran casos de las llamadas series temporales intermitentes.
Supongo que hay muchas maneras de modelizarlas y, así, al vuelo, se me ocurre pensar en algo similar a los modelos con inflación de ceros.
Los modelos GARCH son otra de esas cosas de las que oyes hablar y como nunca se convierten en problemas de los de carne en el asador, preocupan poco y ocupan menos (más allá de que sabes que se trata de modelos similares a los de series temporales de toda la vida donde la varianza varía de cierta forma a lo largo del tiempo). Pero comienzas a leer cosas como esta y no te enteras de nada: solo hay letras y llamadas a funciones oscuras y oscurantistas.
[Esta entrada tiene que ver con una nueva manía que he adquirido con la edad: construir modelos generativos para esos modelos explicados siempre de una manera sumamente críptica.]
La cointegración es una relación muy particular entre dos (o más) series temporales. Una de ellas, $latex x_t$ puede ser cualquiera. Tanto da. Vamos a construir la cointegrada, $latex y_t$. Para ello, primero, necesitamos una serie más, una serie estacionaria, p.e., $latex \nu_t$.
Un motif es un patrón que se repite en una serie temporal:
Para saber más sobre ellos, p.e., Finding Motif Sets in Time Series. Y para identificarlos con R, STMotif.
La función stl (véase aquí un ejemplo de uso). Pero tiene sus limitaciones.
El paquete stR la extiende y permite, entre otras cosas, introducir distintos tipos de estacionalidades (p.e., anuales y semanales).
Para modelizar una serie temporal, y simplificándolo mucho, ¿gam o rrff? Como todo, depende. El otro día oí de un caso en el que los segundos vencían a los primeros claramente. Natural.
Hay contextos con una estructura matemática clara y potente. En particular, muchos en los que trabajo actualmente. ¿Para qué usar una herramienta genérica cuando cuento con una específica? Esos datos, mis datos, exigen estructura matemática.
Luego hay otros casos en los que uno se lanza al río.
Con motivo de fin de año se ha hablado de fallecidos en accidentes de tráfico como por ejemplo en El Mundo o en El País. Y sí, parece que el número observado de muertos ha aumentado.
Lo cual es mucho menos relevante de lo que se da a entender. Si tiras una moneda al aire 100 veces y sacas 48 caras y luego repites el experimento, podrías sacar 53 (y habría aumentado el número observado de caras) o 45 (y habría disminuido).
La serie en cuestión es esta (abridla en otra pestaña para verla en la plenitud de su definición):
Con tiene todas (explicar por qué no son todas sería complicado, pero se puede dar el cuantificador casi por bueno) las defunciones (diarias) en España desde la fecha indicada.
Los datos brutos están en la figura superior. Las tres siguientes tienen la descomposición estacional, la tendencia y los residuos tal como los estima stl.
He leído esto, que trata de lo distinta que es
a la izquierda y a la derecha de la línea roja punteada.
La historia contada desde las posterioris basadas en datos difiere de la apriorística (recordad: ideología = priori). En concreto
Reconoceréis una aplicación de causalImpact y lo que significa el gráfico está comentado en todas partes.
Código y datos, por mor de la reproducibilidad, aquí.
Es Forecasting: principles and practice, de Hyndman y Athanasopoulos.
Hace un tiempo probé el paquete wikipediatrend de R ya no recuerdo para qué. Desafortunadamente, el servicio que consulta debía de estar caído y no funcionó. Ahí quedó la cosa.
Una reciente entrada de Antonio Chinchón en su blog me ha invitado a revisitar la cuestión y ahora, al parecer, stats.grok.se vuelve a estar levantado. Por lo que se pueden hacer cosas como:
visitas <- wp_trend("R_(lenguaje_de_programaci%C3%B3n)", from = "2010-01-01", to = Sys.
