Ajustando um modelo ARIMA no R

Nesse vídeo você irá aprender:
Converter um vetor numérico para um objeto do tipo Time-Series
Plotar um seasonplot para analisar períodos sazonais
Achar o valor de lambda para uma transformação BoxCox para estabilizar a variância
Visualizar a função de auto correlação e auto correlação parcial
Fazer testes de hipóteses para verificar necessidade de diferenciações não sazonais e sazonais
Ajustar um modelo Arima com componentes sazonais
Obter métricas para avaliar a qualidade das previsões
Gerar previsões para 44 meses no futuro visualizando intervalos de confiança de 80% e 95%
Realizar diagnóstico de normalidade e de auto correlação dos resíduos
Professor/ Orientador personalizado- Ofereço aulas personalizadas particulares adaptadas às necessidades individuais de cada aluno. Minha experiência acadêmica e conhecimento em ciência de dados me permitem auxiliar estudantes em seus TCCs e em análises específicas. Mande um direct no linkedin www.linkedin.com/in/maironchaves.