PROTOCOLO

Estadística Inferencial II 
 

Unidad 3 
      



      

20/11/2012

INSTITUTO TECNOLÓGICO SUPERIOR
DE MARTÍNEZ DE LA TORRE

Estadística Inferencial II
Unidad 3:“SERIES DE TIEMPO”

Ing. Francisco Javier Gutiérrez Hernández

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Temas:
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3.1 Componentes de una serie de tiempo.
3.2 Método de mínimos cuadrados.
3.3 Métodos de promedios móviles.3.4 Métodos de suavización exponencial.
3.5 Tendencias no lineales.
3.6 Variación estacional.
3.7 Aplicaciones.

Introducción:
• El análisis de series de tiempo desempeña un papel
importante en elanálisis requerido para el pronóstico
de eventos futuros. Existen varias formas o métodos
de calcular cual va a ser la tendencia del
comportamiento del proceso en estudio.

Objetivo:
• Utilizar lasdiferentes técnicas de análisis de
series de tiempo para estimar el
comportamiento de las variables a través del
tiempo, calculados con base a:
Tendencias, Fluctuaciones Cíclicas,
VariacionesEstacionales
y
Variaciones Irregulares ( al azar).

Análisis de Series de Tiempo

Datos de Series de Tiempo

Técnicas de Suavizamiento

4 Componentes de una serie de 
tiempoPromedios Móviles

Análisis de Tendencias

Suavizamiento Exponencial

Descomposición de las  Series

1

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• La importancia de
poder pronosticar el
futuro con algún grado
de
exactitud
esinapreciable.

• Tal es el caso en el mundo comercial. La
habilidad para proyectar eventos futuros y
tendencias aumenta enormemente la
probabilidad de éxito. Es por ello que se
invierte una grancantidad de tiempo en idear
herramientas para el pronostico.

Ejemplo 

Series de Tiempo y sus componentes
• El proceso de desarrollar un pronostico
empieza con la recolección de datosanteriores durante varios periodos, esos datos
se denominan serie de tiempo.

Venta
(en millones)

Periodo
1995‐

Venta
(en millones)

Periodo

IV

31.1

I

35.6

1997‐...