MODELOS ESTAD1STICOS DE

Apuntes

• Series Temporales • Componentes de las Series Temporales • Tipos de Modelos • Evaluación de Modelos • Ejemplos de Modelos El texto aborda los modelos estadísticos de predicción centrados en series temporales, que son datos recogidos cronológicamente. Se define una serie temporal como cualquier observación secuencial a lo largo del tiempo, asumiendo períodos equidistantes. Se presentan ejemplos, como la producción trimestral de cerveza en Australia, para ilustrar la aplicación de estos modelos. Los componentes de las series temporales incluyen: - **Tendencia**: Cambios a largo plazo en los datos. - **Estacionalidad**: Patrones que se repiten en intervalos regulares, como estaciones del año. - **Ciclos**: Fluctuaciones que no siguen una frecuencia fija. - **Error o ruido**: Variaciones aleatorias en los datos. Es crucial distinguir entre patrones estacionales y cíclicos para seleccionar el método de predicción adecuado. Se discuten dos tipos de modelos: aditivos y multiplicativos, dependiendo de si la variación estacional es proporcional al nivel de la serie. Se mencionan transformaciones matemáticas para estabilizar la variación en los datos, como la raíz cuadrada, ...