Series de Tiempo

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Series de Tiempo

Regresión Lineal Simple

La covarianza positiva, que se dará siempre y cuando los resultados indiquen una correlación directa. Esta covarianza será considerada como fuerte en la medida que se vaya acercando al 1. La covarianza negativa, hablaremos de ella cuando el resultado arroje una correlación inversa. Por su parte, esta covarianza será considerada más fuerte en la medida que se vaya acercando al -1. Cuando la covarianza es nula, se da en todos aquellos casos cuyo resultado de cálculo no permite la correlación.

Tendencia de Una Serie

Tendencia No Lineal

comportamiento curvilíneo se dice que este comportamiento es no lineal. Dentro de las tendencias no lineales que pueden presentarse en una serie se encuentran, la polinomial, logarítmica, exponencial y potencial, entre otras.

Tendencia Lineal

La tendencia a largo plazo de muchas series de negocios (industriales y comerciales), como ventas, exportaciones y producción, con frecuencia se aproxima a una línea recta. Esta línea de tendencia muestra que algo aumenta o disminuye a un ritmo constante.

Componentes

Relación multiplicativa entre 4 componentes que contribuyen a cambios en su aspecto erratico.

Variación Irregular

factores a corto plazo, imprevisibles y no recurrentes que afectan a la serie de tiempo.

Variación ciclica

presentan secuencias alternas de puntos abajo y arriba de la línea de tendencia que duran más de un año, esta variación se mantiene después de que se han eliminado las variaciones o tendencias estacional e irregular.

Variación Estacional

representa la variabilidad en los datos debida a influencias de las estaciones, se llama componente estacional.

Tendencia Secular

resultado de factores a largo plazo. En términos intuitivos, la tendencia de una serie de tiempo caracteriza el patrón gradual y consistente de las variaciones de la misma.

¿Que es?

Son datos estadísticos que se recopilan, observan o registran en intervalos de tiempo regulares (diario, semanal, semestral, anual, entre otros).

Medidas de precisión

Suavizamiento Exponencial

Promedios móviles ponderados

Promedio movil

se construye sustituyendo cada valor de una serie por la media obtenida con esa observación y algunos de los valores inmediatamente anteriores y posteriores.