Analisis de series de tiempo

ANALISIS DE SERIES DE TIEMPO
Familia de métodos para estudiar una colección de observaciones hechas secuencialmente en el tiempo.
Algunos usos Describir patrones en los datos de series de tiempo, para identificar valores “atípicos” (es decir, valores extremos cuya validez debería ser investigada), bien para ayudar a entender los patrones o para hacer ajustes, y para detectar los puntosdecisivos en una tendencia. Otro uso que se le da es para explicar los patrones en una serie temporal con los de otra serie temporal, con todos los objetivos inherentes en el análisis de regresión.
Algunos usos El análisis de series de tiempo se utiliza para predecir valores futuros en una serie temporal, habitualmente con algunos límites superiores e inferiores, conocidos como el intervalo depredicción. Se utiliza ampliamente en el área de control y frecuentemente se aplica en procesos automatizados. En ese caso, se ajusta un modelo de probabilidad al historial de la serie de tiempo, se predicen los valores futuros y luego se ajustan parámetros del proceso específicos para mantener el proceso de acuerdo a lo previsto, con tan poca variación como sea posible.
Algunos benficios Útiles enla planificación, en la ingeniería de control, en la identificación de un cambio en un proceso, en la generación de pronósticos y en la medición del efecto que pueda tener una intervención o acción externa. También es útil para comparar el desempeño proyectado para un proceso, con los valores pronosticados en la serie de tiempo si hubiera que hacer algún cambio específico.
Algunos benficiosPueden proveer información en cuanto a posibles patrones de causa y efecto. Existen métodos para separar las causas sistemáticas (o asignables) de las causas aleatorias, y también para descomponer patrones de una serie de tiempo en sus componentes cíclicos, estacionales y tendenciales. Frecuentemente es útil para entender cómo se comportará un proceso bajo unas condiciones específicas, ydeterminar qué ajustes podrían (o no) influenciar el proceso en la dirección de algún valor objetivo, o qué ajustes podrían reducir la variabilidad del proceso.
Limitaciones y precauciones Las mismas limitaciones y precauciones citadas para el análisis de regresión son también validas para el análisis de series de tiempo. Al realizar modelos de un proceso para entender las causas y sus efectos, senecesita gran habilidad para seleccionar el modelo más apropiado y para utilizar las herramientas de diagnóstico para mejorarlo. La inclusión u omisión de una única observación o un pequeño conjunto de observaciones en el análisis, puede tener una influencia significativa en el modelo. Por tanto se deberían comprender y distinguir las observaciones influyentes de los valores “atípicos” en los datos.Limitaciones y precauciones Las diferentes técnicas para la estimación de series de tiempo pueden tener diferentes grados de éxito, dependiendo de los patrones de las series de tiempo y el número de períodos para los que se quiere pronosticar, en relación al número de períodos para los que se dispone de datos de series de tiempo. La selección de un modelo debería tener en cuenta el objetivo delanálisis, la naturaleza de los datos, el costo relativo y las propiedades analíticas y predictivas de los diferentes modelos.
Ejemplos de aplicación
• Estudio de los patrones de desempeño a lo largo del tiempo, por ejemplo de mediciones de un proceso, quejas de clientes, no conformidades, productividad y resultados de pruebas).
• Pronosticar el consumo de repuestos, el ausentismo delpersonal, los pedidos de los clientes, las necesidades de materiales, el consumo de energía eléctrica.
• Desarrollar modelos predictivos de la demanda. Por ejemplo, en el área de la confiabilidad, se utiliza para predecir el número de eventos en un periodo y la distribución de intervalos de tiempo entre eventos, tales como las interrupciones de equipos.
Obtenga más artículos e información en :...