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Forecasting Cryptos
Pronósticos de evolución del precio de 8 criptomonedas seleccionadas (BTC, ETH, XRP, LTC, BCH, BAT, MANA, GNT) mediante un modelo prophet simple para series de tiempo no lineales.
Acerca de la metodología:
La información es obtenida mediante scraping de: https://coinmarketcap.com
Se implementa un modelo prophet simple, para series de tiempo no lineales de la forma:
y(t) = g(t) + s(t) + h(t) + e(t)
Donde:
g(t) = tendencia de los modelos (modelo de crecimiento saturado y un modelo lineal por partes) que describe el aumento o la disminución a largo plazo de los datos.
s(t) = modelo para la estacionalidad con la serie Fourier para describir efectos por factores estacionales como la época del año
h(t) = modelo para la estacionalidad para describir efectos por factores estacionales como efectos vacacionales y eventos de gran magnitud (“human-scale” seasonalities)
e(t) = el término de erreor asociado al modelo
El pronóstico se realiza a 365 días a partir de October 05, 2020
Para más información sobre prophet
https://towardsdatascience.com/forecasting-with-prophet-d50bbfe95f91
https://research.fb.com/blog/2017/02/prophet-forecasting-at-scale/
https://github.com/facebook/prophet
Tamizajes de Covid-19 en la CDMX
Sobre este informe:
El resumen que se presenta a continuaión, está elaborado a partir de la información referente a los registros del uso del servicio SMS-COVID.
El servicio consiste en un cuestionario que se puede contestar vía web, mensaje SMS o teléfono y la información es recabada por el Gobierno de la Ciudad de México.
Toda la información utilizada en este informe es pública. Está registrada como de Libre Uso bajo los Términos de Libre Uso MX de los Datos Abiertos del Gobierno de México y es compatible con la licencia Creative Commons, Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Árboles de clasificación en R, parte 1
Cómo programar un árbol de clasificación en R, parte 1