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serie de tiempo

serie de tiempo

de Juan Salazar -
Número de respuestas: 4
Hola a todo mundo

Estoy trabajando con una series de temperatura de promedios mensuales, quisiera saber como realizo el calculo de la tendencia y su respectiva significancia, es decir, si esa tendencia es valida . Soy nuevo en este programa denominado R

muchas gracias
En respuesta a Juan Salazar

Re: serie de tiempo

de Juan Salazar -
Como se sabe si la pendiente de una tendencia es significativa o no significativa?.
Mi objetivo es tratar de visualizar un aumento o disminución en una serie de tiempo de temperatura de una determinada estación meteorologica

se despide Pablo
En respuesta a Juan Salazar

Re: serie de tiempo

de Carolina Leal -
Juan, mi explicación trata de ser lo más explícita, espero que te sirva.
Si tienes dudas me escribes

intenta con el siguiente código: (después del #van mis cmentarios, no es
necesario que los borres cuando corras el codigo ya que # permite que todo
lo que está escrito despues, R no lea como linea de comando)


primero te envio el código, más abajo está la eplicacion de cada linea
(lee la explicacion primero)
 (en este código tu pendiente está representada por beta, si quieres saber si es significativa la tendencia, tienes que ver si es significativa esa pendiente, observando su valor-p asociado, ese valor lo encontraras en el summary de tu regresion, más abjo todo detallado)

datos=tus_datos
y=as.ts(datos)
x=-time(y)
y=log(y) #ojo! con esta linea
reg.trend=lm(y~x)
summary(reg.trend)
alpha= 5.581e-05
beta= 1.467e+00
plot(y)
lines(reg.trend$fit, col="red", lwd=2)
lines(alpha+beta*x, col="green", lwd=3)
title('Modelo de Regresión Ajustado')



reemplaza "tus_datos" por el nombre de tus datos


datos=tus_datos #aquí,le asignas a la variable datos, los valores de "tus_datos"

y=as.ts(datos) #guardas tus datos como serie de tiempo

x=-time(y) #si la tendencia que observas es decreciente en el tiempo,le
colocas el signo "-" delante de time, pero si es creciente, no le colocas
nada

y=log(y)# si tu serie presenta mucha varinza, utiliza el log de los datos,
sino borra esta línea y utiliza directamente los datos

reg.trend=lm(y~x) #aqui haces una regresion lineal considerando tendencia lineal

summary(reg.trend)#aquí veras el resultado de tu regresion lineal(por MCO) y saldrán las estimaciones de los parámetros: Estimate,(Intercept)corresponde alpha y lo que salga al lado de x, corresponde a
beta. Además ahí saldrán los valores.p asociados, los parámetros
significativos son aquellos que para un nivel del significncia del 5% son
menores que 0.05, es decir, para que tu pendiente de regresion (beta), osea tu
tendencia sea significativa, su valor p asociado debe ser menor que 0.05

alpha= 5.581e-05 #borra el numero que yo escribí y copia y pega el valor
de alpha(Intercept) que te salió en el summary
beta= 1.467e+00 #lo mismo que lo anterior, pero con x

#aqui viene el gráfico
plot(y)
lines(reg.trend$fit, col="red", lwd=2)
lines(alpha+beta*x, col="green", lwd=3)
title('Modelo de Regresión Ajustado')



suerte!!
En respuesta a Juan Salazar

Re: serie de tiempo

de Carolina Leal -
me gustaria editar mi mensaje anterior porque cada vez que quise escribir ( y ) me sale un manito (y)

pero no pude :S
En respuesta a Carolina Leal

Re: serie de tiempo

de Manuel Muñoz Márquez -
Los mensajes se pueden editar hasta 30 minutos después de enviarlos, después se envían por correo y ya no se pueden modificar.

La sustitución es debida a que los dos paréntesis juntos representan un emoticón, la próxima vez para que se vean los paréntesis,
plot()
selecciona en el tercer desplegable del menú del editor "Preformateado".
Saludos.