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jonka DANILO PAUL BEJARANO POZO 2 vuotta sitten

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SERIES DE TIEMPO

Los modelos de series de tiempo pueden ser aditivos o multiplicativos. En el modelo aditivo, todos los componentes están en unidades originales, mientras que en el modelo multiplicativo, solo la tendencia mantiene las unidades originales y los demás componentes se expresan en porcentajes.

SERIES DE
TIEMPO

SERIES DE TIEMPO

TÉCNICAS DE SUAVIZAMIENTO

variables a usar
Utilizaremos los promedios móviles y suavizamiento exponencial.
¿Para que nos sirve?
Para mejorar los resultados, se puede usar ciertas técnicas de suavizamiento que eliminan las fluctuaciones aleatorias de la serie, proporcionando, por lo tanto, un panorama menos distorsionado de la conducta real de la serie
Definición
Una variable, generalmente, debe analizarse observando su tendencia a largo plazo. No obstante, si la serie contiene demasiadas variaciones o cambios estacionales a corto plazo, la tendencia puede ser algo confusa y difícil de observar

MODELOS DE SERIES DE TIEMPO

MULTIPLICATIVO
En el modelo multiplicativo, solo T se expresa en unidades originales, y E, C e I se expresa en términos de porcentajes.
se expresa como Yt = Tt * Et * Ct * It
ADITIVO
En el modelo aditivo todos los valores están expresados en unidades originales y E, C e I son desviaciones alrededor de T
Yt es el valor de la serie de tiempo para el periodo t, y la tendencia son los valores al lado derecho
se expresa como Yt = Tt + Et + Ct + It

COMPONENTES DE UNA SERIE TEMPORAL

VARIACIONES IRREGULARES
Son las fluctuaciones debidas a factores eventuales, esporádicos o imprevisibles que no muestran una periodicidad reconocible
VARIACIONES CLÍNICAS
Movimientos a medio plazo (superior al año) en torno a la tendencia cuyo periodo y amplitud puede presentar cierta regularidad
VARIACIONES ESTACIONALES
Son oscilaciones a corto plazo de periodo regular, menor o igual a un año. Los movimientos de la serie de tiempo ocurren de nuevo cada año por la misma época.
TENDENCIA
Es el movimiento regular o continuo de la serie, a largo plazo (un periodo de tiempo extendido)