Além da decomposição apresentada no post Séries Temporais: Introdução e Decomposição dos Componentes em R, há outras formas de se visualizar a sazonalidade da série. A série utilizada aqui é a a10 do pacote fpp. Ela contém as informações de venda de antibióticos na Austrália no período de 1991 a 2008.
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Gerar uma amostra aleatória simples no R
Para gerar uma amostra aleatória simples no R a partir de um conjunto de dados que você possui, o modo mais fácil é com a função sample() já apresentada aqui no post Como gerar números aleatórios no R?. A única diferença é que será necessário colocar como primeiro argumento o vetor em questão:
Histograma no R
Fazer um histograma no R é bem simples, basta utilizar o comando hist() com a variável que você quer investigar a distribuição. No entanto, um gráfico detalhado pode necessitar de mais detalhes, seja uma mudança na cor ou a apresentação das medidas de tendência central. Este post apresentará os detalhes que são possíveis de acrescentar no seu histograma utilizando o R.
Tutorial: Manipulação e Análise de Dados em R
Esse é um pequeno tutorial para quem não tem muita familiriadade com o R. O foco é entender o que o R é capaz de fazer, mas não deixar de fora as explicações estatísticas (ainda que sejam breves). Se você nunca abriu o R, recomendo que passe primeiro por Primeiros passos no R (Studio) e em seguida volte aqui. Hoje, vamos abordar um problema desde o entendimento dos dados até uma breve modelagem estatística. Espero que gostem!
Outra forma de criar variável dummy no R
Além do método explicado em Criando variáveis dummy no R, podemos utilizar a função tslm() para criar uma dummy que será incluída diretamente na regressão linear.
Por exemplo, se você tiver a variável dia da semana nos seus dados, ao invés de fazer várias colunas (cada uma para um dia da semana) que recebe 0 e 1, basta você acrescentar a variável season dentro da função tslm(). Vejamos no exemplo abaixo a regressão com os dados da série uschange do pacote fpp2:
Árvore de Decisão com Probabilidade em R
Uma continuação do post Árvore de Decisão no R, agora vou incluir a probabilidade do cliente ser mau pagador na saída da árvore. Para isso, precisamos apenas complementar o código com a função rpart.plot(), do pacote com mesmo nome:
5 modelos básicos de forecast no R
Há algumas formas básicas de se fazer projeções para valores futuros (forecast), diferentes dos modelos geralmente falados nesse blog, mas que podem ser úteis. A seguir, temos 5 métodos simples que fazem parte do pacote fpp do R (na verdade são parte do pacote forecast que é carregado junto).
Séries Temporais: Introdução e Decomposição dos Componentes em R
Esse post vai ensinar de forma sucinta como inputar seus dados de séries temporais no R e separar graficamente o que é a sazonalidade, a tendência e a aleatoriedade dos seus dados. Se você já conhece o conceito de séries, pode pular os dois próximos parágrafos. Continuar a ler “Séries Temporais: Introdução e Decomposição dos Componentes em R”
Escolhendo o diretório no R
Esse post bem que poderia ser uma continuação do Primeiros passos no R Studio, pois trataremos de algumas coisas que você vai fazer assim que abrir o R e iniciar seus trabalhos, como escolher o diretório em que você vai salvar as figuras ou carregar os dados, saber as dimensões do arquivo externo que você carregou, etc., é bem útil. É também um pouco repetitivo, já vimos algumas dessas funções separadamente, mas é bom reforçar para quem não viu outros links.
Substituindo missing pela média no R
Já mencionei aqui como excluir os valores missing dos seus cálculos no R, e aqui explico como excluir as linhas contendo valores missing. Porém, como vocês bem sabem, ao excluirmos a linha inteira temos perda de informação, afinal, uma coluna pode estar missing mas todo o restante da linha conter informação. Sendo assim, alguns estatísticos podem preferir não excluir a linha e fazer a escolha de substituir esses missing por outro valor, aqui vamos substituir pela média: