SERIES DE TIEMPO
son
conjuntos de datos que representan observaciones recopiladas o registradas en intervalos de tiempo específicos.
tipos
Estacionarias
No estacionarias
Con estacionalidad
Sin estacionalidad
Alta frecuencia
Baja frecuencia
Con ciclos
Sin ciclos
Predicción a corto plazo
Predicción a corto plazo
Univariadas
Multivariadas
Con eventos extremos
Sin eventos extremos
Simples
Complejas
características
- Muestran comportamientos irregulares o impredecibles.
características
- Siguen patrones claros y son fáciles de modelar.
características
- Carecen de valores atípicos significativos.
características
- Incluyen datos atípicos o eventos inusuales.
características
- Carecen de patrones repetitivos discernibles.
características
- Muestran patrones repetitivos en intervalos regulares.
características
- Muestran cambios en la media o varianza a lo largo del tiempo.
- Pueden tener tendencias ascendentes o descendentes.
características
- Características constantes a lo largo del tiempo.
- La media y la varianza permanecen constantes.
características
- Datos registrados en intervalos cortos de tiempo.
características
Datos registrados en intervalos más largos.
características
- Muestran patrones cíclicos a lo largo del tiempo.
características
- No muestran patrones cíclicos discernibles.
características
- Enfocadas en prever valores futuros cercanos.
características
- Utilizadas para prever tendencias a largo plazo.
características
- Contienen una sola variable registrada en diferentes momentos.
características
- Contienen múltiples variables registradas simultáneamente a lo largo del tiempo.
Ejemplo
Series de tiempo de datos de redes sociales que pueden estar sujetas a cambios bruscos e impredecibles en la actividad.
Ejemplo
Series de tiempo de ventas mensuales con una tendencia y estacionalidad evidentes.
Ejemplo
Series de tiempo de producción diaria en una fábrica estable.
Ejemplo
Series de tiempo de precios de acciones que pueden verse afectadas por eventos económicos significativos.
Ejemplo
Series de tiempo de mediciones de temperatura diaria en una región donde no hay cambios estacionales marcados.
Ejemplo
Ventas minoristas que tienden a aumentar durante la temporada navideña cada año.
Ejemplo
Series de tiempo de precios de acciones que pueden experimentar tendencias a largo plazo.
Ejemplo
Series de tiempo de temperatura diaria en una región donde no hay cambios climáticos significativos a lo largo de los años.
Ejemplo
Datos de tráfico vehicular registrados cada minuto.
Ejemplo
Datos mensuales de ventas de una tienda.
Ejemplo
Ciclos económicos que pueden incluir fases de expansión y recesión.
Ejemplo
Series de tiempo de población de una ciudad que sigue una tendencia de crecimiento constante sin ciclos evidentes.
Ejemplo
Predicción diaria del flujo de usuarios en un sitio web.
Ejemplo
Proyecciones anuales de producción de energía renovable en una región.
Ejemplo
Series de tiempo de temperaturas diarias.
Ejemplo
Series de tiempo que incluyen tanto las ventas como las condiciones meteorológicas diarias.