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Desafío 2 | Modelos No Estacionarios
Análisis de Series Temporales
course content

Contenido del Curso

Análisis de Series Temporales

Análisis de Series Temporales

1. Serie Temporal: Comencemos
2. Procesamiento de Series Temporales
3. Visualización de Series Temporales
4. Modelos Estacionarios
5. Modelos No Estacionarios
6. Resuelve Problemas Reales

bookDesafío 2

Tarea

Se enfrenta a una tarea similar a la anterior: convertir los datos en estacionarios. Eliminará la estacionalidad en el conjunto de datos Seasonality Time Series.csv utilizando el método de la diferencia. Rastree una cierta cantidad de tiempo durante el cual se repite el patrón temporal y utilice el método de la diferencia:

    1. Lea el conjunto de datos.
  1. Analice cuánto tiempo se repiten los patrones (visualice las columnas "Var" y "Date" del DataFrame df en este orden).
  2. Utilice el número resultante (es 8) para el método de diferencia. 4. Realice la diferenciación para la columna "Var". Guardar el resultado obtenido dentro de la variable df_diff.
    1. Visualice los datos transformados.
Switch to desktopCambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones
¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 5. Capítulo 4
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Tarea

Se enfrenta a una tarea similar a la anterior: convertir los datos en estacionarios. Eliminará la estacionalidad en el conjunto de datos Seasonality Time Series.csv utilizando el método de la diferencia. Rastree una cierta cantidad de tiempo durante el cual se repite el patrón temporal y utilice el método de la diferencia:

    1. Lea el conjunto de datos.
  1. Analice cuánto tiempo se repiten los patrones (visualice las columnas "Var" y "Date" del DataFrame df en este orden).
  2. Utilice el número resultante (es 8) para el método de diferencia. 4. Realice la diferenciación para la columna "Var". Guardar el resultado obtenido dentro de la variable df_diff.
    1. Visualice los datos transformados.
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Se enfrenta a una tarea similar a la anterior: convertir los datos en estacionarios. Eliminará la estacionalidad en el conjunto de datos Seasonality Time Series.csv utilizando el método de la diferencia. Rastree una cierta cantidad de tiempo durante el cual se repite el patrón temporal y utilice el método de la diferencia:

    1. Lea el conjunto de datos.
  1. Analice cuánto tiempo se repiten los patrones (visualice las columnas "Var" y "Date" del DataFrame df en este orden).
  2. Utilice el número resultante (es 8) para el método de diferencia. 4. Realice la diferenciación para la columna "Var". Guardar el resultado obtenido dentro de la variable df_diff.
    1. Visualice los datos transformados.
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Se enfrenta a una tarea similar a la anterior: convertir los datos en estacionarios. Eliminará la estacionalidad en el conjunto de datos Seasonality Time Series.csv utilizando el método de la diferencia. Rastree una cierta cantidad de tiempo durante el cual se repite el patrón temporal y utilice el método de la diferencia:

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  1. Analice cuánto tiempo se repiten los patrones (visualice las columnas "Var" y "Date" del DataFrame df en este orden).
  2. Utilice el número resultante (es 8) para el método de diferencia. 4. Realice la diferenciación para la columna "Var". Guardar el resultado obtenido dentro de la variable df_diff.
    1. Visualice los datos transformados.
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