9.7 Implementación en R con el paquete forecast

9.7.1 Bootstrap condicional (a partir de un modelo ajustado)

En la práctica normalmente se ajusta un modelo a los datos observados y posteriormente se obtienen las simulaciones condicionadas empleando el modelo ajustado.

Por ejemplo, en el caso de series de tiempo, se puede emplear la función simulate del paquete forecast:

library(forecast)
# ?co2
data <- window(co2, 1990) # datos de co2 desde 1990 (hasta 1997)
plot(data, ylab = expression("Atmospheric concentration of CO"[2]), 
     xlim=c(1990,2000), ylim=c(350, 375))
data2 <- window(co2, 1990, 1996) # datos de co2 desde 1990 hasta 1996
fit <- ets(data2)
# Simulación condicional
set.seed(1)
ry <- simulate(fit, 12*4)
lines(ry, col="red")
Datos de co2 (1990-1997) y simulación condicional (a partir de las observaciones desde 1990 hasta 1996).

Figura 9.6: Datos de co2 (1990-1997) y simulación condicional (a partir de las observaciones desde 1990 hasta 1996). 

plot(forecast(fit, h=12*4), col="blue")
lines(ry, col="red")
Predicción de los valores de co2 y simulación condicional (ambas a partir de las observaciones entre 1990 y 1996).

Figura 9.7: Predicción de los valores de co2 y simulación condicional (ambas a partir de las observaciones entre 1990 y 1996).

Ver enlaces en apéndice A.1.