¿Cuál es el paquete de software más útil para aprender sobre pronósticos de series de tiempo y análisis de regresión?

SAS / ETS es absolutamente increíble si puedes tenerlo. Obviamente no es gratis como R, pero diría que la calidad general de los diferentes PROC vale su precio. Presenta todas las técnicas de modelado o pronóstico con las que podría soñar (incluso las más oscuras), y lo más importante para mí, la documentación es absolutamente sorprendente en los aspectos teóricos y técnicos. No obtienes ese tipo de seriedad con los softwares de código abierto. Además de eso, he visto cosas que no están (¿todavía?) Disponibles en R (puedo estar equivocado), como algunas características de PROC X11, PROC X13 y PROC FORECAST. Si también tiene la posibilidad de tener el módulo SAS / IML, puede llamar a los paquetes R para mezclar elementos SAS y R en su código. Porque sí, hay cosas que R hace mejor que SAS (gráficos, por ejemplo) o que puede encontrar más conveniente para sus necesidades particulares.

Espero que ayude.

Recomendaría usar R. Lo he usado para pronósticos y análisis de regresión. Usé R junto con algunas E-Views para hacer mis proyectos a través de mi maestría. R tiene una gran variedad de paquetes para estos temas. Por ejemplo, paquetes como el pronóstico abordarán todos sus temas de pronóstico elementales. Otros paquetes que pueden ser útiles son su marco de datos y ggplot2 para crear excelentes visualizaciones de sus series de tiempo. No solo eso, también usa el paquete XTS junto con PerformanceAnalytics para hacer algunas pruebas de respaldo. El análisis de regresión es relativamente sencillo en R también.

Suponiendo que haya tenido alguna experiencia con cualquier otro idioma y se sienta cómodo con la lógica, la sintaxis no es difícil. Simplemente descargue un libro de Internet y comience a codificar. Además, Internet está lleno de proyectos de series de tiempo de muestra en R. Echa un vistazo a aquellos para comenzar. Me gusta R porque satisface todas mis necesidades de pronóstico y análisis que tengo.

No he usado otros softwares como MATLAB, SPSS o SAS para el caso, así que no puedo comentar sobre esos softwares.

Si está interesado en aprender a través de SAS, ¡aquí hay algunas opciones de capacitación!

Pronosticar utilizando el software SAS: un enfoque de programación

Análisis de datos categóricos mediante regresión logística

Ahora uso R para todo, así que apoyo la recomendación de Joe Blitzstein; pero en la escuela de posgrado usé RATS para series de tiempo. Todavía existe, consulte estima.com, por lo que si desea un lenguaje especializado para series temporales, esto puede satisfacer mejor sus necesidades. El autor de RATS, Walter Enders, también escribió un popular libro de texto para graduados sobre el tema, por lo que esto podría ser un par convincente.

Tanto R como SAS son muy buenos en esto. R tiene la gran ventaja de ser libre. SAS tiene la gran ventaja del soporte técnico (y, en mi opinión, una documentación mucho mejor).

Date suficiente tiempo para aprender sobre estos modelos: son complejos y están llenos de trampas.

He enseñado a personas sin antecedentes cómo implementar con éxito estos dos métodos en un día. Para el estudiante con algunas estadísticas previas o antecedentes matemáticos, medio día. Estos son procedimientos básicos, prometedores en algunos frentes y limitaciones en otros.