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Series Temporales
graf15 - Coggle Diagram
Series Temporales
Tipos
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Multivariadas:
aquellas que contienen observaciones de múltiples variables relacionadas a lo largo del tiempo.
Modelos
estacionarios
Modelo de media movil:
tipo de modelo en el que el valor actual de una serie temporal está linealmente relacionado con los errores pasados y presentes
Modelo autorregresivo:
Tipo de modelo estacionario en el que el valor actual de una serie temporal está linealmente relacionado con los valores pasados
Modelos no
estacionarios
Modelos de alisado exponencial:
Asigna pesos exponenciales decrecientes a los puntos de datos pasados y no utiliza componentes estacionales o de tendencia.
Modelos de cambio estructural:
Se emplean cuando hay cambios abruptos en los datos de la serie temporal debido a eventos o condiciones específicas. Estos modelos consideran diferentes estructuras antes y después del cambio.
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Facebook prophet
Es una biblioteca de código abierto desarrollada por Facebook para el análisis y pronóstico de series temporales
Fue diseñada específicamente para ser fácil de usar y aplicar, incluso para usuarios sin experiencia en series temporales
Componentes
-
Estacionalidad:
patrones repetitivos que ocurren con una periodicidad fija dentro de la serie temporal
Variación cíclica:
fluctuaciones que no son ni estacionales ni aleatorias, y que no siguen un patrón fijo
Variación aleatoria:
componentes no explicables por la tendencia, estacionalidad o variación cíclica, y que son puramente aleatorios