Time Series (Series temporales)
Qué es
El análisis de series temporales estudia datos recopilados secuencialmente en el tiempo, cubriendo la tendencia, la estacionalidad, y la autocorrelación, y modelos como ARIMA que usan los valores pasados de una serie para predecir su futuro.
Por qué es importante
Los métodos de series temporales se usan constantemente en economía, finanzas, y operaciones — predecir precios de acciones, demanda, o el tiempo meteorológico se apoya todo en exactamente estas técnicas para hacer predicciones razonadas a partir de patrones históricos.
Consejo de examen
Antes de ajustar un modelo, traza siempre la serie temporal y comprueba visualmente la tendencia y la estacionalidad — ajustar un modelo que asume estacionariedad a datos que claramente no son estacionarios es uno de los errores más comunes y de mayores consecuencias en el análisis de series temporales.
Temas relacionados
¿Interesado en clases de Time Series (Series temporales)?
Cuéntenos los objetivos y la confianza del alumno — diseñaremos un plan personalizado.