1. SERIE TEMPORAL
Una serie temporal o cronológica es una sucesión de datos medidos en determinados momentos y ordenados cronológicamente. Los datos pueden
estar espaciados a intervalos iguales (como la temperatura en un observatorio meteorológico en días sucesivos al mediodía) o desiguales (como el
peso de una persona en sucesivas mediciones en el consultorio médico, la farmacia, etc.). Para el análisis de las series temporales se usan
métodos que ayudan a interpretarlas y que permiten extraer información representativa sobre las relaciones subyacentes entre los datos de la serie o
de diversas series y que permiten en diferente medida y con distinta confianza extrapolar o interpolar los datos y así predecir el comportamiento de la
serie en momentos no observados, sean en el futuro (extrapolación pronóstica), en el pasado (extrapolación retrógrada) o en momentos intermedios
(interpolación)..
Uno de los usos más habituales de las series de datos temporales es su análisis para predicción y pronóstico (así se hace por ejemplo con los datos
climáticos, las acciones de bolsa, o las series de datos demográficos). Resulta difícil imaginar una rama de las ciencias en la que no aparezcan datos
que puedan ser considerados como series temporales. Las series temporales se estudian en estadística, procesamiento de señales, econometría y
muchas otras áreas.
Las series temporales se usan para estudiar la relación causal entre diversas variables que cambian con el tiempo y se influyen entre sí. Desde el
punto de vista probabilístico una serie temporal es una sucesión de variables aleatorias indexadas según parámetro creciente con el tiempo. Cuando
la esperanza matemática de dichas variables aleatorias es constante o varía de manera cíclica, se dice que la serie es estacionaria y no tiene
tendencia secular. Muchas series temporales tienen una tendencia creciente (por ejemplo, el número de automóviles en uso en casi todos los países
durante los últimos cincuenta años) o decreciente (por ejemplo, el número de personas que trabajan en la agricultura); otras no tienen tendencia (la
luminosidad a horas sucesivas, que varía cíclicamente a lo largo de las 24 horas del día) y son estacionarias.
DATOS TRANSVERSALES
Datos transversales, o una sección transversal de una población de estudio, en Estadísticas y econometría es un tipo de datos recopilados mediante
la observación de muchos sujetos (como individuos, empresas, países o regiones) en un punto o período de tiempo. El análisis también podría no
tener en cuenta las diferencias en el tiempo. Análisis de datos transversales suele consistir en comparar las diferencias entre sujetos seleccionados.
Por ejemplo, si queremos medir los niveles actuales de obesidad en una población, podríamos extraer una muestra de 1,000 personas al azar de esa
población (también conocida como una sección transversal de esa población), medir su peso y estatura y calcular qué porcentaje de esa muestra está
categorizada como obesa. Esta muestra de corte transversal nos proporciona una instantánea de esa población, en ese momento. Tenga en cuenta
que no sabemos con base en una muestra transversal si la obesidad está aumentando o disminuyendo; solo podemos describir la proporción actual.
2. Los datos transversales difieren de series de tiempo datos, en los que la misma pequeña escala o agregar entidad se observa en varios puntos en el
tiempo. Otro tipo de datos, panel de datos (o datos longitudinales), combina ideas de datos de series de tiempo y transversales y analiza cómo
cambian los sujetos (empresas, individuos, etc.) a lo largo de una serie de tiempo. Los datos de panel difieren de los datos transversales agrupados a
lo largo del tiempo, porque tratan las observaciones de los mismos sujetos en diferentes momentos, mientras que el último observa a diferentes
sujetos en diferentes períodos de tiempo. Análisis de panel utiliza datos de panel para examinar los cambios en las variables a lo largo del tiempo y
sus diferencias en las variables entre los sujetos seleccionados.
En una sección transversal rodante, tanto la presencia de un individuo en la muestra como el momento en que el individuo está incluido en la muestra
se determinan al azar. Por ejemplo, una encuesta política puede decidir entrevistar a 1000 personas. Primero selecciona a estos individuos al azar de
toda la población. Luego asigna una fecha aleatoria a cada individuo. Esta es la fecha aleatoria en la que se entrevistará al individuo y, por lo tanto, se
incluirá en la encuesta.
Los datos transversales se pueden utilizar en regresión transversal, cual es análisis de regresión de datos transversales. Por ejemplo, el consumo Los
gastos de varios individuos en un mes fijo podrían retroceder en función de sus ingresos, niveles de riqueza acumulados y sus diversos demográfico
características para descubrir cómo las diferencias en esas características conducen a diferencias en el comportamiento de los consumidores.
DATOS DE PANEL
En estadística y econometría, el término de datos de panel se refiere a datos que combinan una dimensión temporal con otra transversal.
Un conjunto de datos que recoge observaciones de un fenómeno a lo largo del tiempo se conoce como serie temporal. Dichos conjuntos de datos
están ordenados y la información relevante respecto al fenómeno estudiado es la que proporciona su evolución en el tiempo. Un
conjunto transversal de datos contiene observaciones sobre múltiples fenómenos en un momento determinado. En este caso, el orden de las
observaciones es irrelevante.
Un conjunto de datos de panel recoge observaciones sobre múltiples fenómenos a lo largo de determinados períodos. La dimensión temporal
enriquece la estructura de los datos y es capaz de aportar información que no aparece en un único corte.
Un ejemplo típico de datos de panel es el del Panel de Hogares de la Unión Europea que recoge la evolución de decenas de miles de hogares de
la Unión Europea entre 1994 y 2001.
Otro ejemplo puede ser el de un conjunto de datos macroeconómicos (PIB, PIB per cápita, inflación, etc.) de un grupo de países a lo largo de un
periodo de 10 años.
Un conjunto de datos de panel puede tener una estructura similar a la reflejada en la siguiente tabla:
3. Un panel puede recibir la clasificación de "panel largo" o "panel corto". Un panel corto es aquel en que el número de individuos es menor al tiempo
(N<T), y un panel largo es aquel en el cual hay más individuos que períodos de tiempo (N>T).
