Series Temporales

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.Date(),
    lang = "es")

[Aquí ahorro al lector unos párrafos de pésima literatura.]

Por azares, me ha tocado lidiar con eso de la detección de anomalías. Que es un problema que tiene que ver con dónde colocar las marcas azules en

El anterior es el gráfico construido con los datos de ejemplo del paquete AnomalyDetection. De hecho, así:

library(AnomalyDetection)

data(raw_data)
res <- AnomalyDetectionTs(raw_data,
    max_anoms=0.02,
    direction='both', plot=TRUE)
res$plot

Aparentemente, AnomalyDetectionTs hace lo que cabría sospechar. Primero, una descomposición de la serie temporal, tal como

El asunto de las energías renovables, a partir de cierto umbral de capacidad instalada, se convierte en uno de gestión de la varianza.

En este artículo se discuten esos problemas para el caso alemán. No trata tanto el problema de la gestión de los picos (particularmente los intradiarios) como de la variabilidad estacional, dentro del año, de la producción eólica y solar, que no se corresponde con la del consumo.

La pregunta, a propósito, es esta.

Acaba de publicarse Displaying Time Series, Spatial, and Space-Time Data with R, un libro de Óscar Perpiñán que, conociéndolo como lo conozco, me atrevo a recomendar sin haberlo hojeado siquiera.

Además, Óscar nos ha regalado una guía sobre cómo escribir un libro técnico con Emacs y otras herramientas libres.

En el artículo Large-Scale Parallel Statistical Forecasting Computations in R encontrarán los interesados información sobre cómo está usando Google R para realizar predicciones de series temporales a gran escala usando cálculos en paralelo.

El artículo tiene dos partes diferenciadas. Por un lado está la que describe los métodos que usan para realizar predicciones sobre series temporales. Parecen sentir cierto desdén por la teoría clásica, comprensible dado el gran número de series temporales que tratan de predecir y el mimo —entiéndase como uso de materia gris— que exige aquella. Prefieren un proceso en el que el coste sea esencialmente computacional: construir predicciones usando gran número de modelos distintos y promediándolos después para obtener resultados que, aunque lejos del óptimo para cada caso particular, resultan adecuados para su fin.

El otro día propuse un ejercicio de series temporales, el análisis de una serie temporal bastante conocida. Entre otras cosas, para ver si alguien la reconocía. O si daba con un análisis más o menos adecuado de la misma. Y, ¡vaya!, no he tenido ninguna respuesta…

De todos modos, antes de realizar mi primera entrada pregunté a un amigo experto en la materia para ver si resultaba demasiado evidente. Le pedí expresamente que no perdiese mucho tiempo con ella. Y observó algunos patrones interesantes (como que el número de valores distintos en la serie no excedían la treintena) así como una cierta estructura de correlación.

El otro día, en una bitácora de la que he perdido la referencia, el autor retaba a sus lectores a desentrañar los secretos de una serie temporal famosa. La había desdibujado sometiéndola a una transformación lineal para evitar que fuese identificada en Google.

Lo emulo hoy aquí y dejo a mis lectores esta vez una serie temporal (igualmente desdibujada y que diría yo que famosa) por si alguno, desocupado, quiere hincarle el diente y desentrañar sus misterios.