estadistica

ESTADÍSTICA 
 
wikipedia.com ‐  
 

la  estadística  es  una  ciencia  con  base  matemática  referente  a  la 
recolección,  análisis  e  interpretación  de  datos,  que  busca  explicar 
condiciones regulares en fenómenos de tipo aleatorio 

 
introducción 
más concretamente, dentro de la parte de maximización de la información (vía predicción de 
datos), hay dos opciones  a‐ aplicación directa de métodos regresivos 
 [análisis regresivo] 

b‐ aplicación de modelos específicos 
 
las  teorías  del  grupo  b‐  tratan  de  extender  la  (realmente  restrictiva)  aplicabilidad  de  los 
métodos pertenecientes al grupo a‐  
           [más de 2 variables independientes] 

 

a‐ métodos regresivos dentro de este subgrupo, únicamente incluimos regresiones lineales y no lineales  
[not PLS regressions] 

ventaja  aceptable nivel de acierto e "incertidumbre relativamente controlable"  
[sin intervención arbitraria por parte del usuario] 

desventaja  máximo número de variables independientes excesivamente reducido  
[2 variables independientes como máximo] 

 
¿la mejor solución? [punto de vista de trendingBot] 
1.virtualmente, cualquier tipo de información puede ser adaptada a la referida dualidad de 
variables (independientes/dependiente)  
2. ideas que conviene tener presente 


no debe extrapolarse NUNCA  



carácter predictivo sólo bajo ciertas condiciones  
[por ejemplo: mínimo número de repeticiones, bondad del ajuste, etc.] 

ponderaciones/parámetros definidos por el usuario sólo en situaciones extremas 
[”ecuación no encontrada” debería ser tan válido como cualquier resultado numérico] 

 
pero...   
...ningún  comportamiento  (ninguno  que  merezca  la  pena  ser  predicho)  puede  ser  descrito 
únicamente teniendo en cuenta un número de variables tan reducido  
 

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b‐ métodos predictivos 
dentro  de este  subgrupo,  incluimos  todos  los  métodos  estadísticos  cuyo  leitmotiv  (implícito) 
sea extender la aplicabilidad de las regresiones (del grupo a‐)  
[predicciones en situaciones que barajen más de 2 variables independientes]  

 
b‐1 análisis de series temporales 
 
wikipedia.com ‐   en  estadística,  procesamiento  de  señales  y  econometría,  una  serie 
temporal  o cronológica  es  una  secuencia  de  datos,  observaciones  o 
 
valores,  medidos  en  determinados  momentos  del  tiempo,  espaciados 
entre sí de manera uniforme y por tanto ordenados cronológicamente ‐ el 
 
análisis  de  series  temporales  comprende  métodos  que  ayudan  a 
 
interpretar  este  tipo  de  datos,  extrayendo  información  representativa, 
 
tanto  referente  a los  orígenes  o  relaciones  subyacentes  como  a  la 
posibilidad de extrapolar y predecir su comportamiento futuro. 
 
 
hay múltiples modelos, específicamente diseñados para maximizar series temporales, esto es, 
para  entender  el  comportamiento  que  describen  y,  por  tanto,  predecir  eventos  futuros  en 
base a dicha información 
1. de dependencia lineal [~  regresiones lineales]  

tres tipos principales (traducción de las siglas en inglés) 
 modelos AR (auto‐regresivos)  
 modelos I (integrados)  
 modelos MA (de medias móviles)  
además, existen dos combinaciones  [modelos  ARMA  (auto‐regresivos  de  medias  móviles  y  modelos 
ARIMA  (autoregresivos  de  medias  móviles  integradas)]  y  una  generalización  [modelos  ARFIMA  (auto‐regresivos de medias móviles fraccionalmente‐integradas)] de los anteriores 
 
2. de dependencia no lineal o modelos autoregresivos de heterocedasticidad condicional  
[~ regresiones no lineales]  

 modelos GARCH (auto‐regresivos generalizados de heterocedasticidad condicional) 
 modelos TARCH (autoregresivos “en el umbral” de heterocedasticidad condicional) 
...