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Aprende Desafío | Modelos Estacionarios
Análisis de Series Temporales

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Crear un modelo autorregresivo para predecir el conjunto de datos aapl.csv. A continuación, imprima los resultados y el error del modelo.

    1. Lea el conjunto de datos aapl.csv.
  1. Cree un modelo autorregresivo (AutoReg) con 3 retardos para los datos X y asígnelo a la variable model.
    1. Ajuste el modelo a los datos y asígnelo a la variable model_fit.
  2. Predecir los 30 primeros valores.
  3. Visualice los resultados: muestre los 30 primeros valores de X en la primera llamada a la función print(), y los 30 primeros valores de las predicciones en la segunda llamada.
  4. Calcule el RMSE (raíz cuadrada del error cuadrático medio) y muéstrelo.

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 4. Capítulo 5
Lamentamos que algo salió mal. ¿Qué pasó?

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