12.1 Infraestrutura
12.1.1 R
(Rob J. Hyndman and Athanasopoulos 2021) trazem uma compilação dos principais e mais recentes métodos da literatura, com dados disponíveis nas bibliotecas fpp2 (R. Hyndman 2020) e fpp3 (R. Hyndman 2021). Rob Hyndman é também mantenedor, junto com Rebecca Killick, do CRAN Task View de Análise de Séries Temporais. Este guia serve como base deste material, dada sua grande extensão, profundidade e proximidade com o estado da arte da pesquisa mundial.
As seguintes bibliotecas são discutidas neste material.
install.packages('data.table', dep = TRUE)
install.packages('forecast', dep = TRUE)
install.packages('roll', dep = TRUE)
install.packages('runner', dep = TRUE)
install.packages('runstats', dep = TRUE)
install.packages('slider', dep = TRUE)
install.packages('tbrf', dep = TRUE)
install.packages('tseries', dep = TRUE)
install.packages('tsibble', dep = TRUE)
install.packages('zoo', dep = TRUE)12.1.2 Python
(Siebert, Groß, and Schroth 2021) trazem uma revisão sistemática sobre séries temporais, com o objetivo de responder três perguntas de pesquisa:
- Quais tarefas de análise de série temporal existem, e quais delas são implementadas e mantidas em pacotes Python?
- Como os pacotes apoiam a avaliação dos resultados produzidos?
- Como os pacotes apoiam a sua utilização e que conhecimentos podemos obter para estimar a durabilidade de um determinado pacote e fazer uma escolha embasada sobre a sua utilização a longo prazo?
Referências
Hyndman, Rob. 2020. Fpp2: Data for "Forecasting: Principles and Practice" (2nd Edition). https://CRAN.R-project.org/package=fpp2.
———. 2021. Fpp3: Data for "Forecasting: Principles and Practice" (3rd Edition). https://CRAN.R-project.org/package=fpp3.
Hyndman, Rob J., and George Athanasopoulos. 2021. Forecasting: Principles and Practice, 3rd Ed. OTexts. https://otexts.com/fpp3/.
Siebert, Julien, Janek Groß, and Christof Schroth. 2021. “A Systematic Review of Python Packages for Time Series Analysis.” https://siebert-julien.github.io/time-series-analysis-python/.