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Aprende Desafio 1 | Modelos No Estacionarios
Análisis de Series Temporales
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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

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Desafio 1

Tarea
test

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¡Hora de nuevos retos! He aquí el primer reto, cuya idea es procesar el conjunto de datos pr_HH Spot Price.csv para convertirlo de no estacionario a estacionario:

    1. Leer el conjunto de datos.
    1. Compruebe la estacionariedad de los datos (utilice adfuller) y muestre los resultados.
  1. Visualice los valores iniciales de la columna "Precio".
  2. Transforme los datos (la columna "Precio" del DataFrame df) de no estacionarios a estacionarios utilizando el método de diferencia (utilizando el método .diff() con el parámetro periods = 1). Elimine los valores NA. Asigne el resultado a la variable new_diff.
  3. Visualice los datos modificados (new_diff).
  4. Vuelva a ejecutar la prueba ADF para los datos actualizados (new_diff).

Solución

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 3
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    1. Leer el conjunto de datos.
    1. Compruebe la estacionariedad de los datos (utilice adfuller) y muestre los resultados.
  1. Visualice los valores iniciales de la columna "Precio".
  2. Transforme los datos (la columna "Precio" del DataFrame df) de no estacionarios a estacionarios utilizando el método de diferencia (utilizando el método .diff() con el parámetro periods = 1). Elimine los valores NA. Asigne el resultado a la variable new_diff.
  3. Visualice los datos modificados (new_diff).
  4. Vuelva a ejecutar la prueba ADF para los datos actualizados (new_diff).

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