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Estoy intentando utilizar los paquetes ggplot2 y dotwhisker en R para mostrar las estimaciones de coeficientes de un modelo. Una de mis covariables tiene intervalos de confianza muy amplios, por lo que la escala del eje x es muy grande. Cuando establezco los límites del eje x más estrechos que . . . Read more
Realicé un análisis de pronóstico de series temporales con ExponentialSmoothing en python. Utilicé statsmodels.tsa.holtwinters. modelo = ExponentialSmoothing(df, seasonal='mul', seasonal_periods=12).fit() pred = modelo.predict(start=df.index[0], end=122) plt.plot(df_fc.index, df_fc, label='Entrenamiento') plt.plot(pred.index, pred, label='Holt-Winters') plt.legend(loc='mejor') Deseo obtener el intervalo de confianza del resultado del modelo. Pero no pude encontrar ninguna función al respecto en “statsmodels.tsa.holtwinters . . . Read more
He aprendido DataCamp en “Simulación Estadística en Python”. Estoy confundido entre np.percentile y 1.96 * np.sqrt. Hasta donde sé, 1.96 * np.sqrt es la forma de calcular el intervalo de confianza. Sin embargo, ¿por qué el curso a veces utiliza np.percentile para calcular el intervalo de confianza? Algunos ejemplos de . . . Read more
Como quiero producir algunas visualizaciones y análisis sobre datos pronosticados fuera del marco de modeltime, necesito extraer valores de confianza, valores ajustados y posiblemente también residuos. La documentación indica que tengo que usar la función modeltime_calibrate() para obtener los valores de confianza y residuos. Entonces, una pregunta sería, ¿dónde extraigo . . . Read more
Utilicé Scipy.optimize.differential_evolution para estimar los parámetros de mis modelos; sin embargo, a diferencia de Curvefit, no puede recuperar la covarianza. ¿Cómo puedo calcular las incertidumbres de mis parámetros?