Ciencia de Datos con R. Aprendizaje Supervisado: Modelos Univariantes de Series Temporales. Modelos ARIMAX
Dentro de la Ciencia de Datos, la Inteligencia Artificial Predictiva en el caso de las series temporales se ordena inicialmente en la metodología de Box y Jenkins, que se desarrolla en este libro. A lo largo de los sucesivos capítulos, se profundiza en los métodos de predicción con series temporales que constituyen herramientas esenciales en la Inteligencia Artificial Predictiva. Se desarrollan los modelos ARIMAX bajo la metodología de Box y Jenkins, los modelos de espacio de los estados y los modelos de series temporales a través de redes neuronales. Adicionalmente se aborda la predicción automática a través de las funciones del software R. Adicionalmente se presentan las funciones clásicas de R para el tratamiento de los modelos ARIMAX. Se desarrollan también los modelos del análisis de la intervención y los modelos de la función de transferencia. Los capítulos comienzan con una introducción metodológica y posteriormente se presentan ejercicios resueltos con el software R.
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Autore:
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Anno edizione:2025
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Formato:
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Lingua:Spagnolo
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