Series de tiempo
Documentos 151 - 200 de 210
-
LABORATORIO TEMA 3: ANALISIS DE SERIES DE TIEMPO
YP AlvarezLABORATORIO TEMA 3: ANALISIS DE SERIES DE TIEMPO 1.- En la siguiente tabla aparecen las ventas netas de la Schering-Plough Corporation (compañía farmacéutica) y sus subsidiarias de 1997 a 2004. Las ventas netas se dan en millones de dólares. AÑO VENTAS NETAS 1997 6714 1998 7991 1999 9075 2000 9775
-
Método De Serie De Tiempos Utilizando Un Software
cruzazulvenusLas series de tiempo llamadas también series cronológicas o series históricas son un conjunto de datos numéricos que se obtienen en períodos regulares y específicos a través del tiempo, los tiempos pueden ser en años, meses, semanas, días u otra unidad adecuada al problema que se esté trabajando. Ejemplos de
-
Análisis de serie de tiempo real Acciones de APPLE
GABRIELA.BASTIASAnálisis de serie de tiempo real Acciones de APPLE 09 Agosto 2019 ________________ Introducción El objetivo de este trabajo es hacer un análisis de una serie de tiempo de tiempo real, en ese caso el precio de las acciones históricas de la empresa Apple desde el año 1998 al 2014,
-
MODELOS DE SERIES DE TIEMPO AFINAMIENTO EXPONENCIAL
iris31052000MODELOS DE SERIES DE TIEMPO AFINAMIENTO EXPONENCIAL: Debido a las ventas que realizamos de nuestras futas y verduras en los diferentes puestos y comerciales, nuestros ingresos fueron los siguientes: Tomando en cuenta que por cada caja se invirtió la cantidad de $200, esto referente a los gastos y costos que
-
Análisis de tendencia. Análisis de serie de tiempo
5.3 – Análisis de tendencia En el análisis de serie de tiempo, las mediciones pueden efectuarse cada hora, día, semana, mes o año o en cualquier otro intervalo regular periódico. Aunque los datos de serié de tiempo presentan, por lo general, fluctuaciones aleatorias, esta serie puede mostrar también desplazamientos o
-
Proyecto analisis de serie del tiempo de temperaturas
estebanmantarIntroducción; Este documento es una recopilación acerca de los datos sobre las temperaturas registradas en el Estado de Sonora, en los últimos 5 años, en base a la frecuencia de estas por mes. Para llegar a lo obtenido nos apoyamos en 3 software Excel, minitab y Geogebra porque facilitan la
-
Análisis grafico y clasificación de series de tiempo
Clxudix1. Análisis grafico y clasificación de series de tiempo. Considerando las series indicadas, clasifique la serie en estacionaria o no estacionaria indicando si se debe a la media y/o a la varianza según corresponda Serie de tiempo Estacionariedad en media Estacionariedad en varianza Clasificación asignada nottem Rechazamos si: La serie
-
MODELOS CLASICO DE SERIES DE TIEMPO Y SUS COMPONENTES.
5.1 MODELOS CLASICO DE SERIES DE TIEMPO Y SUS COMPONENTES. En este módulo se realiza una introducción básica al análisis de series cronológicas o de tiempo. El objetivo central del presente modulo es que el participante aprenda las técnicas básicas de descomposición de series de tiempo en sus componentes fundamentales.
-
Introducción Al Análisis Clásico De Series De Tiempo
rosatenorioIntroducción al Análisis Clásico de Series de Tiempo Se llama Series de Tiempo a un conjunto de mediciones de cierto fenómeno o experimento registrado secuencialmente en el tiempo. El primer paso para analizar una serie de tiempo es graficarla, esto permite: Identificar la tendencia, la estacionalidad, las variaciones irregulares (componente
-
Gráfica De Serie De Tiempo Sobre La Tasa De Fecundidad
74momeLa tasa de fecundidad, se refiere a la relación que existe entre el número de nacimientos ocurridos en un cierto periodo (año) y la cantidad de población femenina en edad fértil en el mismo periodo. Casi siempre el lapso es por año, y se puede ver como el número de
-
Descomposición de series de tiempo para dólar (pesos)
nunezsdanielDescomposición de series de tiempo para Dólar (pesos) Modelo multiplicativo Datos Dólar (pesos) Longitud 120 NMissing 0 Ecuación de tendencia: Yt = 9.143 + 0.0276*t Índices estacionales Período Índice 1 1.00933 2 1.00747 3 1.00723 4 1.00154 5 0.98709 6 0.98745 7 0.98958 8 0.99539 9 1.00569 10 1.00529 11
-
Análisis de series de tiempo económicas y financieras
FRANCISCO_nerys MAESTRIA EN FINANZAS ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO ECONÓMICAS Y FINANCIERAS TRABAJO FINAL: EVIDENCIA DE PRODUCTO – INDIVIDUAL MG. MIGUEL ANGEL ROJAS DOCENTE FRANCISCO JAVIER NERYS NOVOA MAESTRANDO UNIVERSIDAD TECNOLOGICA DE BOLIVAR CARTAGENA, COLOMBIA SEPTIEMBRE DE 2017 ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO ECONÓMICAS Y FINANCIERAS CAPITULO 1. Diferencia entre
-
Estadistica inferencial. COMPONENTES DE SERIE DE TIEMPO
Dario CadenaACTIVIDAD SANDRA ELIZABETH SANCHEZ ID.490518 SANDRA MILENA LOPEZ ID488797 DOCENTE: DIEGO ARMANDO SIERRA ASIGNATURA. ESTADISTICA INFERENCIAL CORPORACIÓN UNIVERSITARIA MINUTO DE DIOS ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS BOGOTA D.C OCTUBRE 2016 ________________ CONTENIDO 1. Introducción. 2. Series de tiempo. 3. Pronostico de Series. 4. Ejemplos 5. Taller Regresión Y Correlación. INTRODUCCION La estadística
-
Gráfica De Serie De Tiempo Sobre La Tasa De Fecundidad
DIABLO8586Puntos: 1 La tabla siguiente contempla los valores del PIB nominal para tres años, calcula los precios que se te piden en las casillas A, B y C de la siguiente tabla. Año Bien X Px Bien Y Py PIB nominal 2006 50 340 10 A 18,200 2008 40 B
-
Análisis de series de tiempo para las ciencias sociales
cristian19933991ESCUELA POLITÉCNICA NACIONAL ECONOMETRÍA II NOMBRE: CRISTIAN CHASIPANTA FECHA: QUITO, 16 DE NOVIEMBRE DE 2015 ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO PARA LAS CIENCIAS SOCIALES Los modelos de dinámica social se entienden mejor con cambios en el tiempo, es por eso que los procesos sociales son vistos rara vez en reposo
-
Analisis de serie de tiempo. Modelos de series de tiempo
ighsINTRODUCCIÓN Una serie de tiempo es una sucesión de observaciones de un fenómeno que es variable con el tiempo. El término se aplica, por ejemplo a indicadores económicos tales como el producto nacional bruto, índice de producción industrial..., y a otras variables, tales como la inscripción en instituciones de enseñanza,
-
Métodos para hacer pronósticos de las series de tiempo
yejakutzMétodos para hacer pronósticos de las series de tiempo: Una serie de tiempo es una lista de fechas, cada una de las cuales se asocia a un valor (un número). Las series de tiempo son un modo estructurado de representar datos. Visualmente, es una curva que evoluciona a lo largo
-
Tarea 1 Pronóstico y métodos para las series de tiempo
gabrielgabinoTarea 1 Pronóstico y métodos para las series de tiempo Individual Introducción En este momento ya cuenta con los criterios y herramientas para analizar una serie de tiempo al identificar sus patrones de comportamiento. También, ha determinado un método adecuado de pronóstico, que va desde suavizar la serie para identificar
-
Actividad Estadistica. Componentes de una serie de tiempo
BibylpezMonografias - busque más de 2.019.000+ documentos. Enviado por: KALOC 27 junio 2014 Tags: Palabras: 566 | Páginas: 3 Views: 25 Leer Ensayo Completo Suscríbase Preparación para la actividad colaborativa (de forma individual) 1. En forma individual define lo que significan los términos de: 1. Serie de tiempo Son datos
-
Fisicoculturismo: ¿Cuánto tiempo descansar entre series?
dannnyestebanFisicoculturismo: ¿Cuánto tiempo descansar entre series? Esta es una de las preguntas que muchas personas que recién comienzan a entrenar con pesas se hacen, y posiblemente otras que lleven más tiempo, no tengan muy claro. En este sentido dejaré las recomendaciones para según que objetivo, sea el tiempo necesario descansar.
-
Análisis de regresión lineal múltiple y series de tiempo
Mariana2607Nombre: Valeria Mendoza Cervantes Matrícula: 2699071 Nombre del curso: Pronósticos para la toma de decisiones Nombre del profesor: Ing. Gema Alejandra Rodríguez Ávila Módulo: 3. Análisis de regresión lineal múltiple y series de tiempo Actividad: Integradora 3 Fecha: 2 de Febrero del 2014 Bibliografía: milenio, t. (02 de 02 de
-
¿Por qué el amor sería carencia y belleza al mismo tiempo?
paolaflores111. Pausanias, en su discurso, menciona dos tipos de amor: el amor vulgar y el amor celeste. El Eros que está ligado a Afrodita Urania y el Eros que está ligado a Afrodita Pandemia. ¿Crees que tal distinción puede ser aplicada a la situación actual de la sociedad a la
-
4 métodos de suaviza miento y pronóstico para series de tiempo
mishu2224 MÉTODOS DE SUAVIZA MIENTO Y PRONÓSTICO PARA SERIES DE TIEMPO Estos métodos eliminan las fluctuaciones aleatorias de la serie de tiempo, proporcionando datos menos distorsionados del comportamiento real de misma. Las series de tiempo llamadas también series cronológicas o series históricas son un conjunto de datos numéricos que se
-
Analisis de series de tiempo: ajuste de tendencia y estacionalidad
Jose Luis Jimenez RuizEstadística III 3009137, semestre 01 de 2015 Equipo de Trabajo No. 03 Serie No. 07 Curso: Mi - Vi ANALISIS DE SERIES DE TIEMPO: AJUSTE DE TENDENCIA Y ESTACIONALIDAD Juan Felipe Laverde[1], María Mercedes Tejada[2], Rubén González[3], Camila Cardona[4] Fecha de entrega: 27 de marzo de 2015 Resumen En este
-
Estadística inferencial 2 TEMA III.- Análisis de series de tiempo
Annie HernándezI n s t i t u t o T e c n o l ó g i c o d e C a m p e c h e Estadística inferencial 2 TEMA III.- Análisis de series de tiempo MG-5 Competencia específica por desarrollar: Utiliza las diferentes técnicas de
-
REGRESION LINEAL MULTIPLE, PRDICCION ECONOMETRIA Y SERIES DE TIEMPO
mgeoffrINTRODUCCION Todo estudio econométrico se centra en dos pilares básicos: la teoría y los hechos. La teoría permite derivar un modelo (el modelo económico) que sintetiza la incógnita relevante sobre el fenómeno (la variable endógena) objeto del análisis y del cual deriva el modelo econométrico que permite medirlo y contrastarlo
-
Análisis de serie de tiempo, la inflación en Colombia (1961-2019)
Jose Martinez TundenoANÁLISIS DE SERIE DE TIEMPO, LA INFLACIÓN EN COLOMBIA (1961-2019) Freddy Andrés Arenas Tuñón Jose Leonardo Martinez Tundeno RESUMEN La inflación es una de las variables más importantes de una economía, es definida cómo el aumento sustancial, persistente y sostenido del nivel general de precios a través del tiempo. En
-
Describe con tus propias palabras qué significa una serie de tiempo
locustwp13http://www.tecmilenio.edu.mx/_images/Logo_TecMilenio.gif Estadística y pronósticos para la toma de decisiones No: Actividad: __4__ FECHA DE ENTREGA: 21 DE JUNIO DEL 2017 NOMBRE: __________________________________________ Calificación: _________ Realiza lo siguiente: 1. Describe con tus propias palabras qué significa una serie de tiempo. Datos estadísticos que se recopilan atreves del tiempo 1. Enlista y
-
Caso práctico de aplicación “Pronósticos con series de tiempo”
oscar.motaModelos de Pronóstico Tabla de Contenidos Estadística Aplicada y Pronósticos. 1. Introducción 3 2. Resumen ejecutivo 3 3. Objetivos 4 4. Justificación 4 5. Marco teórico 4 6. Desarrollo 18 Caso práctico de aplicación “Pronósticos con series de tiempo” 7. Conclusiones 22 8. Implicaciones y Recomendaciones 22 Bibliografía y Citas
-
Analisis de series de tiempo (El Método de Promedios Móviles Ponderados)
manolo2Análisis de series de tiempo El Método de Promedios Móviles Ponderados El promedio móvil ponderado es otra técnica de suavizamiento que se utiliza para obtener un pronóstico en una serie de tiempo, siempre y cuando, la serie de tiempo con la que se trabaje sea estable. La técnica de los
-
Analisis de serie de tiempo. Gráfica de una serie de datos con ciclicidad
cerroazulitoFigura 1.2 Gráfica de una serie de datos con ciclicidad Estacionalidad, las fluctuaciones estacionales se encuentran típicamente en los datos clasificados por trimestres, mes o semana. La variación estacional se refiere a un patrón de cambio, regularmente recurrente a través del tiempo. El movimiento se completa dentro de la duración
-
Métodos de pronósticos para series de tiempo y datos de corte transversal
maldonado.fimehttp://tecnologiaeducativa/ddautm/DisenoUTM/Lists/RNT/Attachments/1279/Logo.jpg Reporte Nombre: Rodrigo Gerardo Aguilar Rios Matrícula: 2536616 Nombre del curso: Estadística y pronósticos para la toma de decisiones. Nombre del profesor: JOAQUIN ALEXANDER ESPINOSA BENAVIDES Módulo: 1. Estadística y series de tiempo. Actividad: Tarea 2. Métodos de pronósticos para series de tiempo y datos de corte transversal Fecha:
-
Estadísticas y series de tiempo. Ejercicio 1: Probabilidades y Correlaciones
Isabel CruzPráctica de ejercicios Nombre: Isabel Cruz Méndez Matrícula: al02826387 Nombre del curso: ESTADÍSTICA Y PRONÓSTICOS PARA LA TOMA DE DECISIONES Nombre del profesor: Hugo Ricardo Tapia Garza Módulo 1: Estadísticas y series de tiempo Ejercicio 1: Probabilidades y Correlaciones Fecha: 08 de octubre del 2018 Bibliografía: Título del artículo: Blackboard
-
Estadística y pronósticos para la toma de decisiones. Estadística y series de tiempo
Leonila VerezalucesProfesional Práctica de ejercicios Nombre: Paola de la Cruz Ramos Matrícula: al02826395 Nombre del curso: Estadística y pronósticos para la toma de decisiones Nombre del profesor: Juan Carlos Loperena Reyes Módulo: 1. Estadística y series de tiempo. Actividad: Evidencia 1 Fecha: 13 de junio de 2018 Bibliografía: * Hanke. J.
-
LABORATORIO N°1 “SERIES DE TIEMPO ESTACIONARIAS Y SERIES DE TIEMPO NO ESTACIONARIAS”
theeconomaximLABORATORIO N°1 “SERIES DE TIEMPO ESTACIONARIAS Y SERIES DE TIEMPO NO ESTACIONARIAS” ANALISIS DE SERIES DE TIEMPO FINANCIERAS PROFESOR: RAFAEL CAPARO HUAMAN DAGA ALAN 04 de abril del 2017 PASO 1: Descargamos la base datos de los precios de las acciones de la empresa APPLE para el periodo desde el
-
Módulo: 1 Estadística y series de tiempo Actividad: Ejercicio 1. Integración del grupo
brejchaalejandroNombre: Jaime Alejandro Camacho Guerrero Matrícula: 2748270 Nombre del curso: Estadística y pronósticos para la toma de decisiones Nombre del profesor: Alicia Denisse Torres Saldivar Módulo: 1 Estadística y series de tiempo Actividad: Ejercicio 1. Integración del grupo Fecha: 13/10/2015 Bibliografía: Universidad TecMilenio (2015) Estadística y pronósticos para la toma
-
Demanda por Dinero en Chile Modelos Estimados con Econometría Moderna de Series de Tiempo
dulcemaria3Demanda por Dinero en Chile Modelos Estimados con Econometría Moderna de Series de Tiempo Durante los años noventa se desarrolló de manera vertiginosa la econometría de series de tiempo para variables no estacionarias (es decir, aquéllas que presentan shocks permanentes). Tienen implicancias cruciales para la estimación de demandas por dinero:
-
Análisis de series de tiempo: Promedios móviles y aplicaciones en estadística inferencial
kmot22Instituto Tecnológico Superior de Centla Asignatura: Estadística inferencial II Docente: Ing. María del roció cruz torres Carrera: Ingeniería en Gestión Empresarial 5° Semestre. Grup0 “B” Alumno: Miguel Ángel Hernández Alvarado Tema: Análisis de serie de tiempo Frontera Centla Tabasco, 04 de noviembre del 2014. Introducción En el presente ensayo tiene
-
El término ‘paisaje’ ha sufrido una serie de cambios, en respuesta al tiempo y la historia
Pole PopayanEl término ‘paisaje’ ha sufrido una serie de cambios, en respuesta al tiempo y la historia, y como consecuencia se han creado nuevos pensamientos, inquietudes, percepciones y tecnologías para su estudio. Se ha asociado el paisaje con el conocimiento y tarea de otras disciplinas, primordialmente la geografía. El concepto surge
-
Modelos dinámicos uniecuacionales. Modelos de series de tiempo. Introducción a la cointegración
Nerea Teo RodriguezTEMA 3. Modelos dinámicos uniecuacionales. Modelos de series de tiempo. Introducción a la cointegración Modelos dinámicos uniecuacionales Hasta ahora siempre usamos modelos estáticos, modelos en que la variable dependiente es función de un conjunto de variables explicativas en el mismo momento de tiempo. Este modelo está todo en el mismo
-
Estadística y pronósticos para la toma de decisiones. Series de tiempo y regresión lineal simple
EmilanioMedina________________ Nombre: Carlos Eduardo Medina Álvarez Fernando Bernal Ocampo Fernando Balbas Bobadilla Roberto Lozano Celis Agustín Cobián Mora Matrícula: 2741015 2725219 2868167 2749914 2844774 Nombre del curso: Estadística y pronósticos para la toma de decisiones Nombre del profesor: Eric Geraldo Torres Flores Módulo: 2: Series de tiempo y regresión lineal
-
El siguiente trabajo explica a través de una gráfica de serie de tiempo el desarrollo y la evolución
llerandi59LA EVOLUCION DEL MERCADO DE CALCULADORAS DE BOLSILLO La Evolución del Mercado de Calculadoras de Bolsillo Melissa Llerandi Martínez Sara Wofford Macroeconomía Keiser University 11 de enero del 2015 Melissa Llerandi Martínez, División Latina en línea, Keiser University. Correspondencia sobre este texto debe ser dirigida a Melissa Llerandi Martínez, División
-
La técnica de holt-winters Primero nos debemos dar cuenta en la longitud que tiene nuestra serie de tiempo
victorvondoom15Primero nos debemos dar cuenta en la longitud que tiene nuestra serie de tiempo LENGTH Otra cosa muy importante es la estadística descriptiva SUMMARY Para ver un grafico de las estadísticas DESCRIPTIVAS Y DE PASO VEMOS SI EXISTEN DATOS ANOMALOS, SI ES SIMETRICA. Cuando existe un alargamiento en el boxplot
-
Que es la Econometría de las Series de Tiempo, Cointegración y Heteroscedasticidad Condicional Autoregresiva
Salomé VillacisGranger-Engle: Econometría de las Series de Tiempo, Cointegración y Heteroscedasticidad Condicional Autoregresiva Introducción: Las series de tiempo son una herramienta fundamental para la investigación empírica en economía. Se las considera como realizaciones de procesos estocásticas lo que permite el uso de inferencia estadística en la construcción y comprobación de ecuaciones.
-
El presente trabajo ha sido realizado de acuerdo a los reglamentos de la UNIVERSIDAD ESAN por: Series de Tiempo
Roberto Daniel Martin DELGADO GARCIAUniversidad ESAN MBA Arequipa XIV Datos Generales Del Curso Asignatura: Análisis de Datos para la Gerencia Área Académica: Operaciones y Tecnologías de Información Datos Del Profesor Nombre: Tomas Minauro La Torre E-mail: tminauro@esan.edu.pe El presente trabajo ha sido realizado de acuerdo a los reglamentos de la UNIVERSIDAD ESAN por: Roberto
-
Mantenimiento preventivo es una serie de acciones que se ejecutan en un programa basado en el tiempo transcurrido
elkin025Mantenimiento preventivo Dado a conocer el mantenimiento preventivo es una serie de acciones que se ejecutan en un programa basado en el tiempo transcurrido o basado en el tiempo de servicio del equipo. La meta del mantenimiento preventivo es minimizar la degradación del sistema y de sus componentes, para sostener
-
Una anualidad se define como una serie de pagos, generalmente iguales, realizados en intervalos de tiempo iguales.
mario_Lopez34ANUALIDADES Una anualidad se define como una serie de pagos, generalmente iguales, realizados en intervalos de tiempo iguales. Ej.: pagos mensuales realizados al fondo de jubilación, en una AFP, cobro mensual del sueldo, pago mensual de un crédito hipotecario, pago mensual de un seguro de vida, etc. CARACTERISTICAS DE UNA
-
METODOLOGIA PARA FORMULAR PROYECCIONES DE SERIES DE TIEMPO MEDIANTE MODELOS NO LINEALES APLICANDO FUNCIONES POLINOMICAS
edirengifoMETODOLOGIA PARA FORMULAR PROYECCIONES DE SERIES DE TIEMPO MEDIANTE MODELOS NO LINEALES APLICANDO FUNCIONES POLINOMICAS METHODOLOGY TO FORMULATE PROJECTIONS OF SERIES OF TIME BY MEANS OF NON LINEAL MODELS APPLYING POLYNOMIAL FUNCTIONS Autor: Edinson Alirio Rengifo Romero Pucallpa - Perú RESUMEN Uno de los principales obstáculos en la formulación de
-
El cuantilograma cruzado: medición de la dependencia cuantil y prueba de predictibilidad direccional entre series de tiempo
MARIA ALEJANDRA IBARRA CALVACHEEl cuantilograma cruzado: medición de la dependencia cuantil y prueba de predictibilidad direccional entre series de tiempo Resumen Este artículo propone el cuantilograma cruzado para medir la dependencia cuantil entre dos series de tiempo. Lo aplicamos para probar la hipótesis de que una serie de tiempo no tiene previsibilidad direccional
-
Utilizando el simulador de series de tiempo, simule el siguiente modelo ARIMA(3,1,2) mensual para el periodo 1960m01 a 2015m12.
RocioAp1. Utilizando el simulador de series de tiempo, simule el siguiente modelo ARIMA(3,1,2) mensual para el periodo 1960m01 a 2015m12. 1. Exporte la serie simulada a Eviews y demuéstrese (a sí mismo) que los residuos son esféricos. Para que los residuos sean esféricos debe cumplir los siguientes requisitos: Ruido blanco