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ANALISIS DE SERIE DE TIEMPO, 3.2 METODO DE MINIMOS CUADRADOS - Coggle…
ANALISIS DE SERIE DE TIEMPO
3.1 COMPONENTES DE UNA SERIE DE TIEMPO
📊 Tendencia (Tt): Dirección general de los datos.
🔄 Ciclo (Ct): Fluctuaciones a largo plazo sin patrón fijo.
📆 Estacionalidad (St): Patrones que se repiten periódicamente.
🎲 Irregularidad (It): Variaciones impredecibles.
3.6 VARIACION ESTACIONAL
📅 Patrón repetitivo en intervalos regulares.
🏬 Ejemplo: Ventas en Navidad o demanda de productos por temporada.
3.4 METODOS DE SUAVIZACION EXPONENCIAL
📉 Simple: Usa pesos decrecientes en el tiempo.
📊 Doble: Ajusta tendencias.
🔄 Triple: Considera estacionalidad.
3.5 TENDENCIAS NO LINEALES
📐 Cuadráticas: Modelos de segundo grado.
📈 Exponenciales: Crecimiento o decrecimiento acelerado.
🔍 Logarítmicas: Se estabilizan con el tiempo.
3.7 APLICACIONES
💰 Economía: PIB, inflación, empleo.
📊 Finanzas: Bolsa de valores, tasas de interés.
🛍️ Negocios: Proyección de ventas.
🌦️ Meteorología: Predicción del clima.
🦠 Epidemiología: Análisis de enfermedades.
3.3 METODOS DE PROMEDIOS MOVILES
🔢 Promedio móvil simple: Suaviza fluctuaciones.
⚖️ Promedio móvil ponderado: Da más peso a los datos recientes.
3.2 METODO DE MINIMOS CUADRADOS
📈 Ajuste de una recta a los datos históricos.
🧮 Ecuación: Y=a+bX
📉 Minimiza la diferencia entre valores observados y estimados
