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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.