Las series temporales consisten en observaciones realizadas a intervalos regulares de tiempo. Sus características salientes son: la tendencia, la cual representa el movimiento de la serie a largo de su recorrido y un patrón estacional el cual se repite,

INSTITUTO TECNOLÓGICO DE TOLUCA[pic 1]

INGENIERÍA INDUSTRIAL

MATERIA

ESTADÍSTICA INFERENCIAL II

UNIDAD 2

SERIES DE TIEMPO

DOCENTE

M. EN T. E. CLAUDIA GEORGINA SANTIESTEBAN ALCÁNTARA

ALUMNO

CHRISTIAN FUENTES PEÑA

METEPEC ESTADO DE MÉXICO. 18 FEBRERO 2017.

Introducción

Las series temporales consisten en observaciones realizadas a intervalos regulares de tiempo. Sus características salientes son: la tendencia, la cual representa el movimiento de la serie a largo de su recorrido y un patrón estacional el cual se repite, más o menos, cada año

El método clásico identifica cuatro influencias

La tendencia secular

tendencia a largo plazo de una serie es por lo común el resultado de factores a largo plazo, se utiliza mínimos cuadrados. ejemplo

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La variación cíclica

Con frecuencia las series de tiempo presentan secuencias alternas de puntos abajo y arriba de la línea de tendencia que duran más de un año, esta variación se mantiene, para dar forma se utiliza valores cíclicos relativos. ejemplo

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Variación estacional

serie de tiempo que representa la variabilidad en los datos debida a influencias de las estaciones, solo de aprecias si se tienen datos trimestrales o mensuales. Patrones de cambio en una serie de tiempo en un año, estos patrones tienden a repetirse cada año. ejemplo

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Variación irregular

Con frecuencia las series de tiempo presentan secuencias alternas de puntos abajo y arriba de la línea de tendencia que duran más de un año, esta variación se mantiene, no se puede predecir, ni medir. ejemplo

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Análisis de fluctuaciones

consiste en graficar los datos y observar sus tendencias en el tiempo. Primero debe determinarse si parece haber un movimiento hacia arriba o hacia abajo a largo plazo en la serie (una tendencia) o si la serie parece oscilar alrededor de una recta horizontal en el tiempo. En este caso (es decir, no hay tendencia positiva o negativa a largo plazo), puede emplearse el método de promedios móviles o el de suavización exponencial para “emparejar” la serie y proporcionar un panorama global a largo plazo. Por otro lado, si de hecho existe unatendencia, se pueden aplicar varios métodos de pronóstico de series de tiempo al manejar datos anuales, y otro método para los datos de series de tiempo mensual o trimestral.

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