Uso de múltiples formularios de modelos para capturar y pronosticar los componentes de series temporales complejas
Recientemente tuve que arreglar la cerca de mi patio trasero. Es viejo, de madera y hace tiempo que amenaza con caerse. Entre maldiciones, realmente me sorprendió cuántas herramientas necesitaba usar para realizar el trabajo y cómo a veces realmente necesitas más de una herramienta para el trabajo.
¿Qué tiene esto que ver con la regresión de series de tiempo? En general, muy poco. En particular, bastante: hoy nos sumergiremos en el uso de modelos mixtos para el análisis y pronóstico de series de tiempo. O en términos más propios: usar más herramientas de modelos para realizar el trabajo de pronóstico.
Entonces, sin divagar mucho más, comenzaremos con:
- Revisando el panorama general y hablando un poco sobre modelos mixtos.
- Mirando algunos datos del mundo real.
- Usando un modelo simple para capturar la tendencia en nuestra serie de tiempo.
- Estacionalidad de tres formas: árboles de decisión, regresión lineal y series temporales clásicas.
- Volver a armar a Humpty Dumpty para obtener una única predicción de serie temporal.
Aparte: le alegrará saber que mis pulgares se han recuperado por completo después de algunos accidentes relacionados con el martillo.
Como siempre, estamos intentando construir el modelo más “preciso” posible. En este caso, nos centramos en la previsión, por lo que priorizaremos los modelos que puedan producir las estimaciones más precisas de los valores de series temporales futuras.
Anteriormente escribí extensamente sobre el uso de un enfoque de regresión basado en la metodología Meta’s Prophet. En esos artículos, expliqué por qué elegí usar el modelo LASSO: la no estacionariedad dificultaba el uso de métodos clásicos, la necesidad de una extrapolación sensata descartaba los enfoques basados en árboles y el deseo de simplicidad y explicabilidad excluía cualquier tipo de red neuronal.
Pero también insinué el uso de formas de modelo mixtas, es decir, modelar cada uno de los componentes de la serie temporal utilizando una forma de modelo diferente y combinar la salida de…