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Código estimación y predicción FOU(l1,l1)
Tarea individual, ejercicios semana 3
Slides de Oscar Centeno sobre Redes neuronales
Ejercicio e información sobre nnetar
Tarea individual: ejercicio sobre predicción mediante redes neuronales
Prueba final
24/6: Conceptos generales, componentes de una serie de tiempo, modelo aditivo y multiplicativo
26/6: covarianza teórica y muestral, cálculo de tendencia por mínimos cuadrados y promedios móviles, cálculo de la componente estacional
28/6: funciones de autocovarianzas y de autocorrelación en una serie de tiempo, función decompose de R
1/7: diferenciación para intentar eliminar la tendencia, tests de aleatoriedad
3/7: mejor predictor lineal, definición de procesos ARMA, función de autocorrelación parcial
5/7: ARMA causales e invertibles, estimación de parámetros, diagnóstico
8/7: modelos ARIMA y SARIMA, funciòn arima en R
10/7: procesos de memoria larga y memoria corta, procesos ARFIMA, paquete arfima en R
12/7: movimiento Browniano fraccional, ruido gaussiano fraccional y procesos de Ornstein-Uhlenbeck fraccionarios
15/7: conceptos básicos de redes neuronales
19/7: predicción mediante redes neuronales: nnetar del paquete forecast, nociones de modelos VARMA para series de tiempo multivariadas
Teórico semana 1 ►