1. To do - Análisis Descriptivo

[sebastiangils]

Capítulo 2: Descriptivo Primera Entrega

Base: Importaciones

• Estabilización de la varianza @Gabriel-P-Casta
• Estabilización de Yeo-Jhonson @Gabriel-P-Casta
• Estimación de la tendencia @Gabriel-P-Casta
• Promedio móvil @Gabriel-P-Casta
• Tendencia desde el STL @Gabriel-P-Casta
  • STL trend y estacionalidad @Gabriel-P-Casta
• Diferencia ordinaria @Gabriel-P-Casta
• Relaciones no-lineales dispersión @Gabriel-P-Casta
  • ACF @Gabriel-P-Casta
  • Índice AMI @Gabriel-P-Casta
• Explorando la estacionalidad subseries @Gabriel-P-Casta
  • Gráfica de cajas @Gabriel-P-Casta
  • Periodograma @Gabriel-P-Casta
  • Ajuste de la estacionalidad con componentes de Fourier y Dummy @Gabriel-P-Casta
• Más acerca de la estacionalidad @sebastiangils
  • Múltiples patrones estacionales @sebastiangils
• Árbol de decisiones
  • Dividir datos
  • Usando penalización
  • Juntar entrenamiento y validación
• Redes neuronales
  • Red de una sola capa (MLP)
  • Red con más de una capa
  • Red Neuronal Recurrente
    • Validación cruzada Secuencial
  • Predicción (comparando modelos)
  • Diagnostico del modelo

Base: Argos

• Estabilización de la varianza @capstast
• Estimación de la tendencia @capstast
• Tendencia desde el STL @capstast
  • STL trend y estacionalidad @capstast
• Diferencia ordinaria @capstast
• Relaciones no-lineales dispersión @capstast
  • ACF @capstast
  • Índice AMI @capstast
• Explorando la estacionalidad subseries @capstast
  • Gráfica de cajas
  • Periodograma @capstast
  • Ajuste de la estacionalidad con componentes de Fourier y Dummy @capstast
• Más acerca de la estacionalidad @sebastiangils
  • Múltiples patrones estacionales @sebastiangils
• Árbol de decisiones
  • Dividir datos
  • Usando penalización
  • Juntar entrenamiento y validación
• Redes neuronales
  • Red de una sola capa (MLP)
  • Red con más de una capa
  • Red Neuronal Recurrente
    • Validación cruzada Secuencial
  • Predicción (comparando modelos)
  • Diagnostico del modelo