SERIES
TEMPORALES
Carlos Morales Lara
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Análisis de Series Temporales: Concepto, Descomposición y Análisis, Diapositivas de Ingeniería Civil
Una introducción a las series temporales, su concepto básico y el proceso de descomposición de estas, identificando sus componentes: tendencia, estacionalidad y ciclos. Además, se explica el análisis de series temporales y sus métodos para extraer información representativa y predecir el comportamiento de las series en momentos no observados.
Qué aprenderás
- ¿Qué es una serie temporal?
- ¿Cómo se descompone una serie temporal?
- ¿Qué componentes tiene una serie temporal y qué significan?
Tipo: Diapositivas
2021/2022
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SERIES
TEMPORALES
Carlos Morales Lara
Conceptualización
Es una sucesión de datos medidos en
determinados momentos y ordenados
cronológicamente.
Los datos pueden estar espaciados a
intervalos iguales (como la temperatura
en un observatorio meteorológico en días
sucesivos al mediodía) o desiguales
(como el peso de una persona en
sucesivas mediciones en el consultorio
médico, la farmacia, etc.).
Descomposición Proceso que identifica y calcula las diversas componentes existentes en una serie temporal, así como la forma en que estas se relacionan entre sí. Una serie temporal es un conjunto de observaciones de una misma variable ordenadas en el tiempo. Las series de tiempo tiene muchas variables, y en estos casos nos enseñan como es mejor poder descomponerlos. Existen 3 componentes para estas series: tendencia, estacionalidad y ciclos. Yt= St+Tt+Rt, en este modelo tenemos: los datos=el componente estacional+el componente tendencia-ciclo+el componente restante. Si queremos una composición multiplicativa, hay que multiplicar todas las variables en vez de sumarlas.
Para el análisis de las series temporales se usan métodos que ayudan a interpretarlas y que permiten extraer información representativa sobre las relaciones subyacentes entre los datos de la serie o de diversas series y que permiten en diferente medida y con distinta confianza extrapolar o interpolar los datos y así predecir el comportamiento de la serie en momentos no observados, sean en el futuro (extrapolación pronostica), en el pasado (extrapolación retrógrada) o en momentos intermedios (interpolación). Análisis