Patrones en análisis de series temporales
Video: SERIE DE TIEMPO-EXPLICACIÓN Y EJEMPLO (CONTIENE LA MAYORIA DE LOS COMPONENTES)
UN series de tiempo es sólo una colección de datos sobre los valores de los atributos en el tiempo. análisis de series temporales se lleva a cabo con el fin de predecir futuras instancias de la medida basada en los datos de las observaciones anteriores. Si desea pronosticar o predecir valores futuros de los datos del conjunto de datos, el uso de técnicas de series de tiempo.
Video: 3 Pronósticos y Patrones de las Series
Tiempo serie exhiben patrones específicos. Echar un vistazo a la siguiente figura para obtener una mejor comprensión de lo que estos patrones se trata. Constante series de tiempo se mantienen más o menos al mismo nivel con el tiempo, pero están sujetos a algún error aleatorio. A diferencia de, una tendencia series muestran un movimiento lineal estable arriba o hacia abajo.
Video: Teoría - Estadística Básica - Introducción - Series temporales
Ya sea constante o una tendencia, series de tiempo puede exhibir también a veces estacionalidad - las fluctuaciones cíclicas predecibles, que se vuelvan a producir estacionalmente durante todo un año. Como ejemplo de la serie de tiempo de temporada, tenga en cuenta cómo muchas empresas muestran que las ventas se incrementó durante la temporada de vacaciones.
Si está incluida la estacionalidad en su modelo, incorporarlo en el trimestre, mes, o incluso período de seis meses - donde quiera que sea apropiado. series de tiempo puede mostrar no-procesos estacionarios - o, impredecible comportamiento cíclico que no está relacionado con la estacionalidad, como resultado de las condiciones económicas o de toda la industria. Ya que no es predecible, los procesos no estacionarios no pueden ser pronosticadas. Debe transformar los datos no estacionarios a los datos estacionarios antes de seguir adelante con una evaluación.
Video: 1 ANÁLISIS CLÁSICO DE SERIES TEMPORALES
Echar un vistazo a las líneas continuas. Estos representan los modelos matemáticos utilizados para predecir los puntos de la serie de tiempo. Los modelos matemáticos representan muy buenas, las previsiones precisas porque son un ajuste muy cerca de los datos reales. Los datos reales contiene algunos errores aleatorios, por lo que es imposible predecir perfectamente.
La siguiente figura muestra los diferentes tipos de series de tiempo, y los modelos matemáticos que los describen.
