Hola,
un cliente mío tiene el siguiente objetivo:
Basados en diferentes predictores (estado de salud, hábitos, ...) quieren construir un modelo para predecir la enfermedad / muerte. La base de datos es 10y datos agregados.
Ahora agregan factores económicos como GIDB, País, población ... Y quiero pronosticar la serie temporal. Eso es mirar desde ahora hacia el futuro durante 1 o 2 años y ver cómo la tasa de morbilidad / morbilidad de la enfermedad se modifica con el tiempo al cambiar los factores predictivos y factores adicionales. Así que no solo me interesa la probabilidad de muerte para un entorno específico, sino también el cambio a lo largo del tiempo.
Me pregunto si ya tenemos algunos ejemplos de datos que podría usar para jugar con los datos para entender las diferentes opciones de métodos y modelos con anticipación para hablar con el cliente.
Desde un punto de vista econométrico, probablemente usaría un tipo de modelo autorregresivo o VARMAX (pero esto sería más difícil de hacer en JMP)
Gracias por las sugerencias (y / o datos, revistas, ...),
Martín
Martín,
Usted tiene razón, eso sería mejor manejado por modelos autorregresivos. Pero es posible que desee probar los modelos de función de transferencia. http://www.jmp.com/support/help/13-2/Statistical_Details_for_Transfer_Functions.shtml#428769
Hay un conjunto de datos de muestra, SeriesJ, en JMP, que fue utilizado inicialmente por Caja y Jenkins . (como una nota de advertencia, me ha resultado difícil crear un modelo de Funciones de transferencia con varias series de entradas como las que describió).
Jian
