Hola, todo bien?
Tengo un par de dudas de la letra del ejercicio 9 de la semana dos.
Dice "desestacionalizando como en el ejercicio 4" y "usando los valores de p y hallados en la parte (c) del ejercicio 4". ¿Se refiere al ejercicio 5 o al ejercicio 6 en lugar de al ejercicio 4?
Y la otra duda es: ¿Hay que desestacionalizar y después aplicar SARIMA? ¿No se supone que el SARIMA saca considera la tendencia y la componente estacional en el modelo?
Muchas gracias!
Saludos,
Leticia
Hola Leticia.
Sí, me refería a la parte (c) del ejercicio 5, lo acabo de arreglar. Igual la idea es que tomes de antemano un p y un q por lo que podría ser parte (c) del ejercicio 6, da lo mismo a los efectos del ejercicio.
Sí, tenés razón, en teoría no es necesario desestacionalizar. Lo acabo de sacar de la letra si lo miran ahora, el ejercicio dice que apliquen SARIMA de una.
Comentario. No está mal igual desestacionalizar antes, alguna gente lo hace, si la desestacionalización queda bien hecha entonces la parte del SARIMA que destacionaliza tendrá poco efecto, de alguna manera al desestacionalizar antes y luego aplicar SARIMA es como que desestacionalizas por dos vías distintas, de alguna manera te estás cubriendo e intentando desestacionalizar "mejor".
Igual a los efectos de este curso, la idea no es probar las infinitas variantes que uno puede probar, así que le achiqué la letra como les dije, apliquen SARIMA de una a los datos, sólo tienen que centrarlos al principio.
Saludos, Juan.
Buenas, tratando de hacer este ejercicio, al calcular los modelos SARIMA encontré algunos errores en la consola:
Estoy ejecutando:
arima(ap.train9.centered, order = c(p,d,q), seasonal = list(order=c(P,D,Q), period=12), include.mean=FALSE, method = "ML")
El error cambia dependiendo el parámetro que le pase a method.
NaNs produced
possible convergence problem: optim gave code = 1
Error in arima(ap.train9.centered, order = c(p, d, q), seasonal = list(order = c(P, : non-stationary seasonal AR part from CSS
Quería saber si le pasó a alguien más y a que se puede deber?
Hola Juan, consulta: El ejercicio pide quedarnos con el modelo que tenga mayor AIC. La idea no es quedarnos con el que tiene menor AIC siempre?
Sí, claro, arreglo la redacción, gracias por el aviso.
Saludos, Juan.