Proyecciones y escenarios
Páginas: 2 (346 palabras)
Publicado: 5 de marzo de 2012
Clase 16.11.2011
* Cuando los datos varían en torno a una media constante y la variación es ruidosa no hay patrón
* Estacionarias
* Causas comunes de variación
* Ruido:volatilidad difícil de explicar (si se trata de explicar se generar superstición)
* Causas especiales de variación
* Causa que no estaba antes, es inesperada
* Cambio de añobase para deflatar
Como diferenciamos ambas causas? Formulas y señales
* Tendencia es un cambio constante en el nivel de la serie
La media es un estimador no sesgado de MU, x eso se usa
Ladesviación calculada con la formula es un estimador sesgado de
Mínimos cuadrados para calcula b0 y b1:
SSE(sume of square error) sumatoria de los residuales quitándole el signo con loscuadrados, no va a existir un b0 o b1 que den un resultado mas pequeño es decir un mejor resultado.
Desviacion es una medida de volatilidad total (Dt)
Error: es la medida de lo que no explica el modeloSI la serie es estacionaria cuanto es r al cuadrado: 0. (x definición)
Modelo ideal:
* r^2 que tienda a 1
* ME que tienda a 0
* MAPE/MAE lo mas chico posible
* Residualesruidosos
Si RM es 0 cuanto es el R^2? Imposible de estimar sin datos
Aditiva o multiplicativa
* Aditiva estacionalidad siempre en un mes x
* Multiplicativa el salto es cada vez mayorAsumimos una estacionalidad aditiva?
* Grafica de sugar nos demuestra q es causa especial
Usar suavizados (promedio móvil)
* Exploratorio (para ver tendencias ciclos, etc)
* Paramodelar la tendencia
* Para
Al usar los datos brutos únicamente se asume más riesgo
Lineal b1= cambio en y/ cambio en x = b1Q/ 1 unidad en x
Logarítmico = b1/100 = por cada 1% de variaciones x1le varia b1/100
En el segundo dato por cada 1% de variación en x la y varia 2 unidades porcentuales.
MAE = SUMA |ET| / T
MAD=
R2=0 MAD = MAE (si el modelo no explica nada, es una...
* Cuando los datos varían en torno a una media constante y la variación es ruidosa no hay patrón
* Estacionarias
* Causas comunes de variación
* Ruido:volatilidad difícil de explicar (si se trata de explicar se generar superstición)
* Causas especiales de variación
* Causa que no estaba antes, es inesperada
* Cambio de añobase para deflatar
Como diferenciamos ambas causas? Formulas y señales
* Tendencia es un cambio constante en el nivel de la serie
La media es un estimador no sesgado de MU, x eso se usa
Ladesviación calculada con la formula es un estimador sesgado de
Mínimos cuadrados para calcula b0 y b1:
SSE(sume of square error) sumatoria de los residuales quitándole el signo con loscuadrados, no va a existir un b0 o b1 que den un resultado mas pequeño es decir un mejor resultado.
Desviacion es una medida de volatilidad total (Dt)
Error: es la medida de lo que no explica el modeloSI la serie es estacionaria cuanto es r al cuadrado: 0. (x definición)
Modelo ideal:
* r^2 que tienda a 1
* ME que tienda a 0
* MAPE/MAE lo mas chico posible
* Residualesruidosos
Si RM es 0 cuanto es el R^2? Imposible de estimar sin datos
Aditiva o multiplicativa
* Aditiva estacionalidad siempre en un mes x
* Multiplicativa el salto es cada vez mayorAsumimos una estacionalidad aditiva?
* Grafica de sugar nos demuestra q es causa especial
Usar suavizados (promedio móvil)
* Exploratorio (para ver tendencias ciclos, etc)
* Paramodelar la tendencia
* Para
Al usar los datos brutos únicamente se asume más riesgo
Lineal b1= cambio en y/ cambio en x = b1Q/ 1 unidad en x
Logarítmico = b1/100 = por cada 1% de variaciones x1le varia b1/100
En el segundo dato por cada 1% de variación en x la y varia 2 unidades porcentuales.
MAE = SUMA |ET| / T
MAD=
R2=0 MAD = MAE (si el modelo no explica nada, es una...
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