Análisis de series temporales PDF Download
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Author: Carmen Rodríguez Morilla
Publisher:
ISBN: 9788471337030
Category : Mathematics
Languages : es
Pages : 166
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Book Description
Este libro tiene como propósito iniciar al lector en los métodos que se utilizan para el estudio de una variable en el tiempo, considerándolos como instrumentos válidos en la elaboración de predicciones que nos ayudan a tomar decisiones más acertadas o con un menor riesgo. El seguimiento de los temas permite que el lector, con pocos conocimientos matemáticos o estadísticos, adquiera las herramientas necesarias para adentrarse en los entresijos de los análisis de series temporales, a través de explicaciones de marcado carácter intuitivo, logrando, de esta forma, disponer de una base o marco de referencia, que le faculten en la profundización de tratamientos más elaborados. Por ello, se han reducido las formalizaciones matemáticas y estadísticas a las estrictamente necesarias. El interés recaerá, sobre todo, en la comprensión de las diferentes técnicas, en las situaciones o ámbitos de aplicación y en la interpretación de los resultados. El contenido de la obra se ha estructurado comenzando con un capítulo de carácter introductorio, le sigue un capítulo dedicado al análisis de las diferentes componentes en que se presume dividida una serie: tendencia, estacionalidad y ciclo. El capítulo tres trata de los modelos de alisado y en el cuarto se aborda el tema de la predicción desde una perspectiva más general, proporcionándose también una serie de procedimientos que nos ayudan a validar los modelos referidos a las series temporales. Finalmente, se concluye con una aplicación práctica.
Author: Carmen Rodríguez Morilla
Publisher:
ISBN: 9788471337030
Category : Mathematics
Languages : es
Pages : 166
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Book Description
Este libro tiene como propósito iniciar al lector en los métodos que se utilizan para el estudio de una variable en el tiempo, considerándolos como instrumentos válidos en la elaboración de predicciones que nos ayudan a tomar decisiones más acertadas o con un menor riesgo. El seguimiento de los temas permite que el lector, con pocos conocimientos matemáticos o estadísticos, adquiera las herramientas necesarias para adentrarse en los entresijos de los análisis de series temporales, a través de explicaciones de marcado carácter intuitivo, logrando, de esta forma, disponer de una base o marco de referencia, que le faculten en la profundización de tratamientos más elaborados. Por ello, se han reducido las formalizaciones matemáticas y estadísticas a las estrictamente necesarias. El interés recaerá, sobre todo, en la comprensión de las diferentes técnicas, en las situaciones o ámbitos de aplicación y en la interpretación de los resultados. El contenido de la obra se ha estructurado comenzando con un capítulo de carácter introductorio, le sigue un capítulo dedicado al análisis de las diferentes componentes en que se presume dividida una serie: tendencia, estacionalidad y ciclo. El capítulo tres trata de los modelos de alisado y en el cuarto se aborda el tema de la predicción desde una perspectiva más general, proporcionándose también una serie de procedimientos que nos ayudan a validar los modelos referidos a las series temporales. Finalmente, se concluye con una aplicación práctica.
Author: Montserrat Pepió Viñals
Publisher: Univ. Politèc. de Catalunya
ISBN: 8483016362
Category : Mathematics
Languages : es
Pages : 161
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Este libro ha sido escrito y editado para los estudios de 2o ciclo de Ingeniería de Organización Industrial que se imparten en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial de Terrassa de la Universidad Politécnica de Cataluña. Las series temporales presentan un conjunto de técnicas estadísticas que permiten, no sólo estudiar y modelizar el comportamiento de un fenómeno que evoluciona a lo largo del tiempo, sino también realizar previsiones de los valores que se alcanzarán en el futuro.
Author: Pilar Jara Jiménez
Publisher: Publicacions de la Universitat Jaume I
ISBN: 9788480213882
Category : Mathematics
Languages : es
Pages : 150
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Pràctic manual que introdueix el lector en les sèries temporals i que descriu els conceptes bàsics, a més de fer un estudi exhaustiu de les seues anàlisis amb el procediment ARIMA i els diferents models que aquest procediment inclou. La gran senzillesa expositiva facilita al lector l'anàlisi, l'aplicació i la interpretació dels diferents components de les sèries.
Author: Daniel Peña
Publisher:
ISBN: 9788420669458
Category : Social Science
Languages : es
Pages : 0
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Este libro comienza con los análisis descriptivos más simples de series temporales, presenta los métodos actuales para construir modelos dinámicos y obtener predicciones y discute los problemas que constituyen las fronteras de la investigación actual en series temporales. Puede servir de texto para un curso de predicción dirigido a estudiantes de economía y administración de empresas, estadística o ingeniería y también para cursos más avanzados de doctorado en cualquier rama científica. Su enfoque es aplicado, con numerosos ejemplos que ilustran el análisis y predicción de series reales con los paquetes estadísticos más utilizados.
Author: Jaume Arnau Gras
Publisher: Edicions Universitat Barcelona
ISBN: 9788483382509
Category : Social Science
Languages : es
Pages : 444
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El diseño de series temporales constituye, en la actualidad, una de las herramientas de trabajo insustituibles dentro del ámbito social y psicológico. En especial, cuando se plantean estudios donde los datos o las observaciones se toman en función del tiempo. El presente texto ofrece al estudioso de los procesos del tiempo una doble perspectiva del diseño.
Author: Solé Vidal Solé
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : es
Pages : 203
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Author: CESAR PEREZ LOPEZ
Publisher: CESAR PEREZ
ISBN:
Category : Mathematics
Languages : es
Pages : 307
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MATLAB cuenta con la herramienta Deep Learning Toolbox que proporciona algoritmos, funciones y aplicaciones para crear, entrenar, visualizar y simular redes neuronales. Puede realizar clasificación, regresión, agrupamiento, reducción de dimensionalidad, pronóstico de series temporales y modelado y control de sistemas dinámicos. Las redes neuronales dinámicas son adecuadas para la predicción de series temporales. Puede utilizar la app Neural Net Time Series para resolver diferentes tipos de problemas de series temporales. Generalmente es mejor comenzar con la GUI y luego usarla para generar automáticamente scripts de línea de comandos. Antes de utilizar cualquiera de los métodos, el primer paso es definir el problema seleccionando un conjunto de datos. Cada GUI tiene acceso a muchos conjuntos de datos de muestra que puede utilizar para experimentar con la caja de herramientas. Si tiene un problema específico que desea resolver, puede cargar sus propios datos en el espacio de trabajo. Con MATLAB es posible resolver tres tipos diferentes de problemas de series temporales. En el primer tipo de problema de series de tiempo, se busca predecir valores futuros de una serie de tiempo y(t) a partir de valores pasados de esa serie de tiempo y valores pasados de una segunda serie de tiempo x(t). Esta forma de predicción se denomina red autorregresiva no lineal con entrada exógena (externa), o NARX. En el segundo tipo de problema de series temporales, sólo hay una serie involucrada. Los valores futuros de una serie temporal y(t) se predicen sólo a partir de valores pasados de esa serie. Esta forma de predicción se llama autorregresiva no lineal o NAR. El tercer problema de series de tiempo es similar al primer tipo, en el sentido de que están involucradas dos series, una serie de entrada (predictores) x(t) y una serie de salida (respuestas) y(t). Este libro desarrolla los métodos de predicción con series temporales a través de redes neuronales con MATLAB.
Author: Juana María Alonso Revenga
Publisher: Ewe Editorial Acad MIA Espa Ola
ISBN: 9783848461905
Category :
Languages : es
Pages : 156
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Una serie temporal es el resultado de observar los valores de una variable a lo largo del tiempo en intervalos regulares (cada dia, cada mes, cada ano, ...). El analisis de las series tiene como objetivo explicar la evolucion pasada de la serie para predecir sus valores futuros. Para ello, es necesario desarrollar metodos y modelos matematicos y ajustarlos a nuestros datos reales. Esta metodologia necesita un apoyo informatico para su aplicacion en problemas reales, en nuestro caso hemos elegido los programas SPSS y SAS. Por esta razon, este libro se ha desarrollado con tres objetivos fundamentales: Primero, exponer de forma sencilla y clara los modelos teoricos necesarios para el Analisis de Series Temporales, tanto desde un punto de vista descriptivo como inferencial. Segundo, ilustrar mediante ejemplos con datos reales, como llevar a la practica los modelos teoricos, utilizando en cada problema el software adecuado para resolverlo. Para ello, todos los datos de los ejemplos y ejercicios estan disponibles en una direccion web. Y tercero, ensenar a elegir en cada caso el modelo mas adecuado para el analisis de la serie e interpretar correctamente los resultados obtenidos."
Author:
Publisher:
ISBN:
Category :
Languages : es
Pages :
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Author: Helmut Lütkepohl
Publisher: Springer Verlag
ISBN: 9780387569406
Category : Science
Languages : en
Pages : 545
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Manual que analiza las series temporales múltiples, centrándose en los modelos y métodos, e incluyendo vector autoregresivo, procesos periódicos y sistemas dinámicos de ecuaciones.
