serie de tiempo
Páginas: 5 (1045 palabras)
Publicado: 21 de marzo de 2013
REPUBLICA BOLIVARIANA DE VENEZUELA
INSTITUTO UNIVERSITARIO DE TECNOLOGÍA
DE ADMINISTRACIÓN INDUSTRIAL
EXTENSIÓN PUERTO LA CRUZ
Series de Tiempo
Puerto La Cruz, Febrero 2013
Introducción
Una serie de tiempo es un conjunto de datos numéricos que se obtienen en períodos regulares a través del tiempo. Estos datos pueden ser muy variados, generalmente sonusados para evaluar el comportamiento de las ventas de una empresa, o para evaluar el comportamiento de los índices de precio de un país o de un tipo de producto pero en general pueden aplicarse a cualquier negocio y /o área. Este comportamiento puede tener características de tipo estacional, o cíclico o siguen alguna tendencia ya sea a la baja, de subida o sin variación. Con este informe buscoresaltar algunos conceptos muy utilizados e importantes para la probabilística y para llevar a cabo la comprensión de lo referente a una serie de tiempo como lo son, el tiempo, el modelo, las tendencias y la estimación. Gracias al conocimiento de estos pequeños conceptos podremos llevar a cabo análisis de algunas problemáticas que afectan a las poblaciones de este y cualquier otro paísSerie de tiempo
Una serie tiempo es una 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.
Algunos ejemplos donde se puede utilizar series temporales
Economíay Marketing
Proyecciones del empleo y desempleo.
Evolución del índice de precios de la leche.
Beneficios netos mensuales de cierta entidad bancaria.
Índices del precio del petróleo.
Demografía
Número de habitantes por año.
Tasa de mortalidad infantil por año.
El tiempo
Es una magnitud física con la que medimos la duración o separación de acontecimientos, sujetos a cambio, de lossistemas sujetos a observación; esto es, el período que transcurre entre el estado del sistema cuando éste presentaba un estado X y el instante en el que X registra una variación perceptible para un observador (o aparato de medida).
Modelos
Es todo aquello que se toma como referencia para tratar de producir algo igual. Cuando hablamos de modelos probabilísticos, nos referimos a la forma quepueden tomar un conjunto de datos obtenidos de muestreos de datos con comportamiento que se supone aleatorio.
Pueden ser modelos probabilísticos discretos o continuos. Los primeros, en su mayoría se basan en repeticiones de pruebas de Bernoulli. Los más utilizados son:
Modelo de Bernoulli
Modelo Binomial.
Modelo Geométrico.
Modelo Binomial negativo.
Modelo Hipergeométrico.
Modelo de Poisson.Por otro lado, tal como se ha mencionado antes, existen modelos probabilísticos continuos, entre ellos destacamos:
Distribución Normal: usada ampliamente en muestras mayores a 30 datos.
Distribución Chi Cuadrado: usada en muestras pequeñas.
Distribución Exponencial: usada en duración o donde interviene el paso del tiempo.
Distribución F o distribución F de Snedecor: es usada para controlarla varianza de 2 distribuciones.
La tendencia
Es la dirección en la cual se mueven los activos estudiados. La causa por la cual existen éstas tendencia es el equilibrio entre la oferta y la demanda. Es importante saber que los activos nunca se mueven en línea recta, sino que van dibujando un zigzag. Como es lógico, éstos zigzags se pueden mover en tres direcciones distintas: alcista, bajistay horizontal.
Tendencia alcísta: Gráficamente, una tendencia alcista se reconoce cuando los niveles máximos y niveles mínimos, formados por el movimiento zigzag, se superan unos a otros sucesivamente. Esto se produce debido a que hay un exceso de inversores que compran en el mercado
Tendencia bajísta: Gráficamente una tendencia bajísta se reconoce cuando los niveles máximos y los niveles...
INSTITUTO UNIVERSITARIO DE TECNOLOGÍA
DE ADMINISTRACIÓN INDUSTRIAL
EXTENSIÓN PUERTO LA CRUZ
Series de Tiempo
Puerto La Cruz, Febrero 2013
Introducción
Una serie de tiempo es un conjunto de datos numéricos que se obtienen en períodos regulares a través del tiempo. Estos datos pueden ser muy variados, generalmente sonusados para evaluar el comportamiento de las ventas de una empresa, o para evaluar el comportamiento de los índices de precio de un país o de un tipo de producto pero en general pueden aplicarse a cualquier negocio y /o área. Este comportamiento puede tener características de tipo estacional, o cíclico o siguen alguna tendencia ya sea a la baja, de subida o sin variación. Con este informe buscoresaltar algunos conceptos muy utilizados e importantes para la probabilística y para llevar a cabo la comprensión de lo referente a una serie de tiempo como lo son, el tiempo, el modelo, las tendencias y la estimación. Gracias al conocimiento de estos pequeños conceptos podremos llevar a cabo análisis de algunas problemáticas que afectan a las poblaciones de este y cualquier otro paísSerie de tiempo
Una serie tiempo es una 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.
Algunos ejemplos donde se puede utilizar series temporales
Economíay Marketing
Proyecciones del empleo y desempleo.
Evolución del índice de precios de la leche.
Beneficios netos mensuales de cierta entidad bancaria.
Índices del precio del petróleo.
Demografía
Número de habitantes por año.
Tasa de mortalidad infantil por año.
El tiempo
Es una magnitud física con la que medimos la duración o separación de acontecimientos, sujetos a cambio, de lossistemas sujetos a observación; esto es, el período que transcurre entre el estado del sistema cuando éste presentaba un estado X y el instante en el que X registra una variación perceptible para un observador (o aparato de medida).
Modelos
Es todo aquello que se toma como referencia para tratar de producir algo igual. Cuando hablamos de modelos probabilísticos, nos referimos a la forma quepueden tomar un conjunto de datos obtenidos de muestreos de datos con comportamiento que se supone aleatorio.
Pueden ser modelos probabilísticos discretos o continuos. Los primeros, en su mayoría se basan en repeticiones de pruebas de Bernoulli. Los más utilizados son:
Modelo de Bernoulli
Modelo Binomial.
Modelo Geométrico.
Modelo Binomial negativo.
Modelo Hipergeométrico.
Modelo de Poisson.Por otro lado, tal como se ha mencionado antes, existen modelos probabilísticos continuos, entre ellos destacamos:
Distribución Normal: usada ampliamente en muestras mayores a 30 datos.
Distribución Chi Cuadrado: usada en muestras pequeñas.
Distribución Exponencial: usada en duración o donde interviene el paso del tiempo.
Distribución F o distribución F de Snedecor: es usada para controlarla varianza de 2 distribuciones.
La tendencia
Es la dirección en la cual se mueven los activos estudiados. La causa por la cual existen éstas tendencia es el equilibrio entre la oferta y la demanda. Es importante saber que los activos nunca se mueven en línea recta, sino que van dibujando un zigzag. Como es lógico, éstos zigzags se pueden mover en tres direcciones distintas: alcista, bajistay horizontal.
Tendencia alcísta: Gráficamente, una tendencia alcista se reconoce cuando los niveles máximos y niveles mínimos, formados por el movimiento zigzag, se superan unos a otros sucesivamente. Esto se produce debido a que hay un exceso de inversores que compran en el mercado
Tendencia bajísta: Gráficamente una tendencia bajísta se reconoce cuando los niveles máximos y los niveles...
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