Analisis de series temporales

Analisis de series temporales

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En el análisis práctico de series temporales estudiamos conjuntos de datos que representan información secuencial, como los precios de las acciones, las precipitaciones anuales, la actividad de las manchas solares, el precio de los productos agrícolas, etc. Estudiamos varios modelos matemáticos que pueden utilizarse para describir los procesos que generan estos tipos de datos. También estudiamos las representaciones gráficas que proporcionan información sobre nuestros datos. Por último, también aprendemos a hacer previsiones que dicen cosas inteligentes sobre lo que podríamos esperar en el futuro.

Tómese unos minutos para explorar el sitio del curso. En él encontrará vídeos con material escrito de apoyo, así como cuestionarios para ayudar a enfatizar los puntos importantes. El lenguaje del curso es R, una implementación libre del lenguaje S. Es un entorno profesional y bastante fácil de aprender.

Introducción a las series temporales para

En matemáticas, una serie temporal es una serie de puntos de datos indexados (o enumerados o graficados) en orden temporal. Lo más habitual es que una serie temporal sea una secuencia tomada en puntos sucesivos igualmente espaciados en el tiempo. Por tanto, es una secuencia de datos en tiempo discreto. Ejemplos de series temporales son las alturas de las mareas oceánicas, el recuento de las manchas solares y el valor de cierre diario del Dow Jones Industrial Average.

Las series temporales se representan con mucha frecuencia a través de un gráfico de recorrido (que es un gráfico de líneas temporales). Las series temporales se utilizan en la estadística, el procesamiento de señales, el reconocimiento de patrones, la econometría, las finanzas matemáticas, la previsión meteorológica, la predicción de terremotos, la electroencefalografía, la ingeniería de control, la astronomía, la ingeniería de comunicaciones y, en general, en cualquier ámbito de la ciencia aplicada y la ingeniería que implique mediciones temporales.

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El análisis de series temporales comprende métodos para analizar datos de series temporales con el fin de extraer estadísticas significativas y otras características de los datos. La previsión de series temporales es el uso de un modelo para predecir valores futuros basados en valores observados previamente. Aunque el análisis de regresión se emplea a menudo para comprobar las relaciones entre una o más series temporales diferentes, este tipo de análisis no suele denominarse «análisis de series temporales», que se refiere en particular a las relaciones entre diferentes puntos en el tiempo dentro de una misma serie. El análisis de series temporales interrumpidas se utiliza para detectar cambios en la evolución de una serie temporal desde antes hasta después de alguna intervención que pueda afectar a la variable subyacente.

Series temporales con python: cómo im

Modelos ARIMA Modelos lineales dinámicos Paquete R Análisis espectral Análisis de series temporales categóricas Métodos espectrales multivariantes Series de memoria larga Modelos no lineales Técnicas de remuestreo Modelos GARCH Análisis del espacio de estados Volatilidad estocástica Método de integración de wavelets Cadena de Markov Método de integración de Monte Carlo

Robert H. Shumway, PhD, es profesor emérito de estadística en la Universidad de California, Davis. Es miembro de la American Statistical Association y del International Statistical Institute. Ganó el Premio de la Asociación Americana de Estadística a la Aplicación Estadística Sobresaliente en 1986 y el Premio de Estadística del Centro de Enfermedades Transmisibles en 1992; ambos premios fueron por trabajos conjuntos sobre aplicaciones de series temporales. También es autor de un texto de Prentice-Hall sobre análisis de series temporales aplicadas y ha sido editor departamental del Journal of Forecasting y editor asociado del Journal of the American Statistical Association.David S. Stoffer, PhD, es profesor de estadística en la Universidad de Pittsburgh. Es miembro de la Asociación Americana de Estadística y ha hecho contribuciones fundamentales al análisis de series temporales categóricas. En 1989, David ganó el premio de la Asociación Americana de Estadística a la mejor aplicación estadística por un trabajo conjunto en el que analizaba series temporales categóricas que surgen en el ciclo del estado del sueño de los bebés. En la actualidad es editor departamental del Journal of Forecasting y editor asociado de Annals of Statistical Mathematics. Ha sido director de programa en la División de Ciencias Matemáticas de la National Science Foundation y editor asociado del Journal of the American Statistical Association.

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Desde que se registran datos, el tiempo ha sido un factor crucial. En el análisis de series temporales, el tiempo es una variable significativa de los datos. El análisis de series temporales nos ayuda a estudiar nuestro mundo y a aprender cómo progresamos en él.

El análisis de series temporales es una forma específica de analizar una secuencia de puntos de datos recogidos durante un intervalo de tiempo. En el análisis de series temporales, los analistas registran los puntos de datos a intervalos constantes durante un periodo de tiempo determinado, en lugar de limitarse a registrar los puntos de datos de forma intermitente o aleatoria. Sin embargo, este tipo de análisis no es simplemente el acto de recoger datos a lo largo del tiempo. Lo que diferencia a los datos de series temporales de otros datos es que el análisis puede mostrar cómo cambian las variables a lo largo del tiempo. En otras palabras, el tiempo es una variable crucial porque muestra cómo se ajustan los datos a lo largo de los puntos de datos, así como los resultados finales. Proporciona una fuente de información adicional y un orden de dependencia entre los datos. El análisis de series temporales suele requerir un gran número de puntos de datos para garantizar la coherencia y la fiabilidad. Un conjunto de datos amplio garantiza que se dispone de un tamaño de muestra representativo y que el análisis puede atravesar los datos ruidosos. También garantiza que cualquier tendencia o patrón descubierto no sea un valor atípico y pueda tener en cuenta la variación estacional. Además, los datos de las series temporales pueden utilizarse para hacer previsiones, es decir, para predecir los datos futuros a partir de los datos históricos.

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