Estadistica
2. Con los datos del punto anterior se debe aplicar el Método Box-Jenkins. (65 puntos)
I. Identificación.
a) Evaluar con la Función de Autocorrelación (SAC) que la serie de tiempo sea estacionaria, en caso contrario aplicar diferencias hasta que sea estacionaria.
Autocorrelation Function: Temperatura
Lag ACF TLBQ
1 0.770681 6.02 38.04
2 0.481021 2.54 53.11
3 0.213218 1.02 56.13
4 0.061638 0.29 56.38
5 0.059368 0.28 56.62
6 0.099128 0.47 57.31
7 0.194812 0.91 60.01
8 0.200660 0.93 62.93
9 0.152515 0.70 64.65
10 0.094393 0.43 65.32
11 0.075444 0.34 65.76
12 0.050390 0.23 65.96
13 0.028291 0.1366.02
14 0.079962 0.36 66.54
15 0.074516 0.33 67.01
16 0.066884 0.30 67.39
17 -0.014059 -0.06 67.41
18 -0.138048 -0.62 69.11
19 -0.192132 -0.85 72.49
20 -0.167831 -0.74 75.13
21 -0.068110 -0.30 75.57
22 0.037216 0.16 75.71
23 0.093449 0.41 76.59
24 0.084294 0.37 77.33
25 0.002822 0.01 77.33
26 -0.123880 -0.5479.02
27 -0.202192 -0.87 83.64
28 -0.195999 -0.83 88.11
29 -0.162130 -0.68 91.27
30 -0.113730 -0.47 92.87
31 -0.084612 -0.35 93.79
32 -0.067566 -0.28 94.40
33 -0.068697 -0.28 95.04
34 -0.079774 -0.33 95.95
35 -0.102147 -0.42 97.49
36 -0.109799 -0.45 99.34
37 -0.096426 -0.40 100.83
38 -0.093015 -0.38 102.28
39 -0.101349-0.41 104.07
40 -0.133878 -0.55 107.35
41 -0.181257 -0.73 113.67
42 -0.241892 -0.97 125.50
43 -0.272585 -1.08 141.36
44 -0.188545 -0.73 149.40
45 -0.086148 -0.33 151.18
46 0.012096 0.05 151.22
47 0.023249 0.09 151.37
48 0.013942 0.05 151.43
49 -0.025545 -0.10 151.64
50 -0.096535 -0.37 154.89
51 -0.113689 -0.44 159.86
52 -0.110083-0.42 165.03
53 -0.070848 -0.27 167.44
54 -0.025912 -0.10 167.81
55 0.025219 0.10 168.22
56 0.070609 0.27 172.05
57 0.069613 0.26 176.71
58 0.051768 0.20 180.14
59 0.025854 0.10 181.42
60 0.015361 0.06 182.33
Autocorrelation for Temperatura
Partial Autocorrelation Function: Temperatura
Lag PACF T
1 0.770681 6.022 -0.278110 -2.17
3 -0.123478 -0.96
4 0.079608 0.62
5 0.178185 1.39
6 -0.018768 -0.15
7 0.164237 1.28
8 -0.131578 -1.03
9 -0.005186 -0.04
10 0.046904 0.37
11 0.112646 0.88
12 -0.145630 -1.14
13 0.011325 0.09
14 0.181499 1.42
15 -0.160255 -1.25
16 0.017175 0.13
17 -0.134910 -1.05
18 -0.180639 -1.41
190.094372 0.74
20 0.181342 1.42
21 -0.093794 -0.73
22 0.017739 0.14
23 0.036550 0.29
24 -0.016560 -0.13
25 -0.104143 -0.81
26 -0.074658 -0.58
27 -0.029508 -0.23
28 0.014211 0.11
29 0.030160 0.24
30 -0.083263 -0.65
31 -0.076752 -0.60
32 0.104105 0.81
33 0.029028 0.23
34 -0.027003 -0.21
35 -0.115554 -0.90
36 -0.041259-0.32
37 0.072187 0.56
38 -0.033438 -0.26
39 -0.111615 -0.87
40 -0.039628 -0.31
41 -0.041204 -0.32
42 -0.062218 -0.49
43 0.002107 0.02
44 0.116710 0.91
45 -0.127506 -1.00
46 0.096063 0.75
47 -0.034180 -0.27
48 0.028104 0.22
49 -0.047168 -0.37
50 -0.019293 -0.15
51 -0.010466 -0.08
52 0.011190 0.09
53 -0.002785 -0.02
540.031723 0.25
55 0.016809 0.13
56 0.029792 0.23
57 -0.016842 -0.13
58 -0.041126 -0.32
59 0.041798 0.33
60 -0.101933 -0.80 s
Partial Autocorrelation for Temperatura
b) Determinar con la Función de Autorrelación Parcial (SPAC) y la SAC, el modelo o modelos tentativos para pronosticar la serie de tiempo.
ARIMA Model: Temperatura
Estimates at each...
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