miércoles, 9 de julio de 2008

METODO DE LAS MEDIAS MOVILES

Valor medio de un conjunto de valores adyacentes de una serie temporal existiendo dos tipos genéricos: medias móviles, simétricos o centrados. Se usa para suavizar las fluctuaciones de las series de tiempo y se aplica no solo a las curvas de tendencia sino también a las variaciones estacionales. Promedio móvil de orden natural definido como el promedio aritmético. En método de previsión este promedio conviene en la próxima previsión.

COMENTARIO:
El método de medias móviles sirve para promediar los puntos de diferentes series de tiempo para luego localizarlos en la serie, para poder comparar los promedios de otras series de tiempo. Es un método el cual sirve para ajustar o trazar una línea en los promedios y se utilizan mas en los problemas de economía y mercadotecnia.

sábado, 5 de julio de 2008

METODO DE DOS PROMEDIOS

Su función es dividir las series de tiempo en dos partes , quiere decir que toma la mitad de abajo y se opera igual que la mitad de arriba. Se usa para estimar el promedio de una serie de tiempo de demanda y por lo tanto para suprimir los efectos de las fluctuaciones.

COMENTARIO:
El método de promedios sirve para poder comparar con otras sucesos anteriores y luego poder pronosticar que pasar en la próxima vez. El método de dos promedios sirve para hacer una comparación de promedios pasados para luego poder comparar y poder tener una idea sobre lo que pueda suceder en el futuro.
ESTOCASTICA O VARIABLE: Movimiento creciente o decreciente una taza o mas o menos fija y que tiene un aleatorio que no se puede predecir. Mide la variabilidad después de las series de tiempo después de retirar los otros componentes.

COMENTARIO:
Cuando hablamos de la constante estocástica o variable nos referimos a que los datos de un determinado fenómeno varían demasiado conforme al tiempo.


DETERMINISTICA: Pasos de ajustar una función de tiempo y con la función estocástica cuando la varianza durante de el problema. El cálculo de la tendencia determinística se toma de una fórmula matemática la cual permita calcular una recta que se acerca más a la curva de los datos.

COMENTARIO: Esta tendencia es aquella la cual puede anticipar o predecir lo que podrá pasar o suceder en el futuro basándose en hechos o sucesos pasados.

EVOLUTIVA: Es una serie de los datos el cual el valor que se localiza en medio cambio y también no permanece fijo durante el tiempo. No son estacionarias y esto se debe a que presenta una tendencia de crecimiento o de decremento.

COMENTARIO:
Esta clase de tendencia ha consistido en que los datos de determinado problema van evolucionando conforme al tiempo ya sea creciente o decrecientemente.

CLASES DE TENDENCIA

CONSTANTE: Se habla de constante cuando nos referimos a una cantidad que tiene un valor fijo en algún determinado problema para su estudio estadístico.

COMENTARIO:
Cuando hablamos de la tendencia constante es como si estuviéramos hablando de una serie estacionaria por los datos que la mayoría de tiempo se mantienen constantes.

NO ESTACIONARIA:

Serie temporal que se caracteriza por que varían los puntos demasiados durante el tiempo o de intervalo estudiado.

COMENTARIO:
La serie temporal estacionaria tiende a variar demasiado conforme al tiempo ya que presenta muchos cambios en el tiempo.

ESTACIONARIA:

Es una clasificación de serie temporal en el cual no varían demasiado los datos a lo largo del tiempo por eso se dice que no presenta ninguna tendencia ni cambio sistemático.

COMENTARIO:
En este tema he comprendido que la serie estacionaria es aquella que no varia demasiado durante el tiempo, la cual no presenta diferentes cambios durante el tiempo.

LAS SERIES TEMPORALES:

En estadística, procesamiento de señales, y econometría, una serie temporal es una secuencia de puntos de datos, medidos típicamente a intervalos de tiempo sucesivos , y espaciados (con frecuencia) de forma uniforme. El análisis de series temporales comprende métodos que ayudan a interpretar este tipo de datos, extrayendo información representativa, tanto referente a los orígenes o relaciones subyacentes como a la posibilidad de extrapolar y predecir su comportamiento futuro.
De hecho uno de los usos más habituales de las series de datos temporales es su análisis para predicción y pronóstico. Por ejemplo de los datos climáticos, o de las acciones de bolsa, o las series pluviométricas.

COMENTARIO:
Es una secuencia de puntos de datos las cuales sirven para graficar o representar graficamente algun fenomeno.

SERIES DE TIEMPO

-Análisis de una secuencia de medidas hechas a intervalos específicos. El tiempo es usualmente la dimensión dominante de los datos.
-Sirven para establecer la efectividad de medidas que afectan a grupos poblacionales teniendo en cuenta las variaciones naturales que puede haber en le tiempo. Son muy comunes en la evaluación de leyes en la población

COMENTARIO:
Las series de tiempo son como un método para poder estudiar por algún tiempo, determinado problema.