Series De Tiempo

esto es lo de estadistica:1.- que son las series de tiempo, objetivo y aplicaciones 2.- componentes de una serie de tiempo 3.- tipos de serie de tiempo y tendencias 4.- descripcion general de tendencias no lineales de la serie de tiempo 5.- variacion estacional 6.- resumen y concluciones del equipo de trabajo



Series de tiempos:

1.- ¿Que son las series de tiempo?

Una serie tiempo esuna secuencia de observaciones, medidos en determinados momentos del tiempo, ordenados cronológicamente y, espaciados entre sí de manera uniforme, así los datos usualmente son dependientes entre sí. El principal objetivo de una serie de tiempo , donde es su análisis para hacer pronóstico.

El objetivo: del análisis de una serie de tiempo es el conocimiento de su patrón decomportamiento, para así poder prever su evolución en el futuro cercano, suponiendo por supuesto que las condiciones no variarán significativamente. Los pronósticos que se puedan realizar en base al análisis de este tipo de datos servirán para el desarrollo de nuevos planes para inversiones en agricultura por ejemplo, elaboración de nuevos productos por parte de las empresas, prevención de desastres porcambios en el clima, o captar turistas para la ciudad, etc.

Aplicaciones de series de tiempo: las series de tiempo surgen en muchas aplicaciones de la estadística y se usa para predecir el valor de una variable medida.

• En estadística de estudios sociológicos sobre desempleo, crimen
• En estadísticas económicas sobre producción tasas de interés
• En estadísticas meteorológicassobre temperaturas cantidad de lluvia, presión barométrica.
• Y otras aplicaciones.


Componentes de serie de tiempos:

Tendencia:
Se puede definir como un cambio a largo plazo que se produce en la relación al nivel medio, o el cambio a largo plazo de la media. La tendencia se identifica con un movimiento suave de la serie a largo plazo.

Componente estacional.- Muchas seriestemporales presentan cierta periodicidad o dicho de otro modo, variación de cierto período (semestral, mensual, etc.).
Estos efectos son fáciles de entender y se pueden medir explícitamente o incluso se pueden eliminar de la serie de datos, a este proceso se le llama desestacionalización de la serie.



Cyclical (cíclico)
Movimientos recurrentes hacia arriba y hacia abajo con respecto a latendenciay que tienen duración de varios años.
 
Con frecuencia las series de tiempopresentan secuencias alternas de puntos abajo y arriba de la línea de tendencia que duranmás de un año, esta variación se mantiene después de que se han eliminado las variacioneso tendencias estacional e irregular. Un ejemplo de este tipo de variación son los cicloscomerciales cuyos períodos recurrentes dependen de laprosperidad, recesión, depresión yrecuperación, las cuales no dependen de factores como el clima o las costumbres sociales.


Noise o randum fluctuations (outilers) irregular
Variaciones erráticas con respecto a la tendencia, que no puedenadjudicarse a efectos estacionales o cíclicos. Esta se debe a factores a corto plazo,imprevisibles y no recurrentes que afectan a la serie de tiempo. Como estecomponenteexplica la variabilidad aleatoria de la serie, es impredecible, es decir, no se puede esperarpredecir su impacto sobre la serie de tiempo. Existen dos tipos de variación irregular: a) Lasvariaciones que son provocadas por acontecimientos especiales, fácilmente identificables,como las elecciones, inundaciones, huelgas, terremotos. b) Variaciones aleatorias o porcasualidad, cuyas causas nose pueden señalar en forma exacta, pero que tienden aequilibrarse a la larga.
 El valor observado de una serie de tiempo puede ser representado como:Y= T*E*C*I


Tipos de series de tiempos y tendencias:

Modelos muy Simples: Promedios móviles, ¨Igual al año anterior¨, incrementos porcentuales y ajustes a la curva son los modelos de series de tiempo más sencillos los cuales pueden ser...