Definiciones Estadísticas

Definiciones Estadísticas:

Dentro de esta sección se ha definido un apartado que engloba los conceptos estadísticos para generar proyecciones. Para comprender los procesos estocásticos involucrados en el nuevo sistema que se implementará.

1. Auto correlación: Serie temporal discreta de un proceso con valores estacionarios o herramienta estadística cuya función es encontrar los patrones repetitivos, también llamada correlación serial esta se representa bajo un grafico de respaldo, las cuales las variables en el tiempo no son independientes entre sí, sino el valor determinado depende de los valores anteriores.

1. Correlación: esta se encarga de analizar o evaluar la relación de dos o mas variables, esta mide la dependencia de una variable dependiente con respecto a otra variable independiente. Este puede ser representada por un coeficiente de correlación designado en estadística por la letra r, Una correlación positiva perfecta tiene un coeficiente + 1, una correlación negativa perfecta tiene un coeficiente -1. La falta de correlación puede ser representado por el numero 0.

1. Variación Aleatoria: valor numérico que esta afectado por el azar, el cual es muy difícil de conocer con certeza, que se determinará, se conoce una distribución de probabilidad asociada con un conjunto de ideas posibles. Asociado con un experimento aleatorio. . [pic 1]

1. Diferenciación estacional: Calculo de un conjunto de fluctuaciones por intervalos de tiempo, se repite en n observaciones, con una amplitud constante, y esta depende de la estacionalidad de la serie. 

1. Estacionalidad: el conjunto de fluctuaciones por variación periódica y predecible por un intervalo de tiempo, atribuida por actividades socioeconómicas, de las componentes de series temporales y se contrapone a la tendencia y variación cíclica.

1. Parámetros: cantidad de datos individuales desconocidos con características de distribución teórica resume la cantidad de datos que pueden derivarse de la variable estadística, estos son de consecuencia inevitable del propósito esencial de la estadística de crear un modelo de la realidad.

1. Regresión:  es la tendencia de una medición extrema a presentarse más cercana a la media en una segunda medición. Representado con un modelo matemático, donde la variable dependiente y en función a la variable independiente x, con el fin de ver que permite predecir a partir de estas.

1. Tendencia: dirección o rumbo de los datos financieros, con el fin de observar para ver como va el mercado, se dividen en tres largo plazo o tendencia principal, de mediano plazo y de corto plazo, se representan como un análisis gráfico. que une los mínimos sucesivos.

1. Demanda Probabilística: Surge en forma no estructurada. Heterogénea, en cuanto al nivel de usuarios y al tipo de información que se requiere. Se presenta cuando se conoce de tendencia, y la ponderación histórica, y esta nos permite establecer una distribución probabilística. 

1. Variable Exógena: No se explica dentro del modelo, y el valor que este es afectado por factores o variables que no son incluidas en el modelo que se utiliza.

Índice estacional: Utilizado en ventas con el fin de determinar los hechos casuales y estos van a ser los periodos en los que vamos a estar por debajo de la línea media establecida como optima

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