Series de Tiempo Tutorial en R: Conceptos Tecnicas Prediccion | Analisis y ciencia de datos RStudio

Que es una serie de tiempo? cuales son sus caracteristicas? que tecnicas son utilizadas para analizarlas y crear predicciones?

En este primer episodio introductorio de series de tiempo con R / Rstudio discutiremos entre algunos temas:

= Diferentes caracteristica de una serie de tiempo
frecuencia, inicio, final, tiempo, day, year
= Como grafica series de tiempo, plot o plot.ts?
= Donde obtener datos para practicar
= Estacional o Estacionaria???
= Convertir time series a tabla de datos (dataframe)
= bibliotecas? atsa? forecast? zoo?
= Creciente o decreciente?? Tal vez ambas?
= Correlacion o autocorrelacion?? ACF? PACF?
= Que es forecasting?
= Tecnicas que se utilizan para crear modelos y predicciones:
XGB, LSTM, neural networks, ARIMA, Fourier, VAR, multivariate time series...

-* Estacionalidad (Seasonality):
patrones que se repiten con el tiempo.
-* Estacionaridad (Stationarity):
la intensidad de la senal es la misma
a lo largo de la frecuencia de tiempo
-* Creciente (Uptrend): la senal crece siempre

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Data science and statistical analysis

Curso analisis estadistico y ciencia de datos con R /Rstudio:
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3.2 Plots y visualizaciones:    • 3.2 Analisis exploratorio de datos en R | ...  
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3.5 Codificacion de variables y el one hot encoding:
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