Este documento describe las series cronológicas y sus componentes. Las series cronológicas son sucesiones de observaciones ordenadas en el tiempo. Pueden ser de un nivel o de flujo. Sus componentes incluyen la tendencia secular, variación estacional, variación cíclica y variación aleatoria. También discute sobre series estacionarias y no estacionarias, y diferentes tipos de gráficos para representar series de tiempo.
Este documento resume los conceptos básicos de las series cronológicas, incluyendo que son sucesiones de observaciones ordenadas en el tiempo, pueden ser de flujo o de nivel, y sus componentes principales son la tendencia, variación estacional, variación cíclica y variación aleatoria. También describe las características, clasificación, gráficos e índices comúnmente usados para analizar series temporales.
El documento habla sobre series cronológicas y sus componentes. Explica que una serie cronológica es una secuencia de valores de una o más variables dispuestas en orden cronológico. Sus componentes principales son la tendencia, la variación estacional, las fluctuaciones cíclicas y los sucesos aleatorios. También describe dos modelos para analizar series cronológicas: el modelo aditivo y el modelo multiplicativo.
Este documento define una serie de tiempo como un conjunto de observaciones hechas en momentos determinados, generalmente a intervalos iguales. Explica que el análisis de series de tiempo es importante para la planificación económica y la predicción de fenómenos sociales y naturales. Describe los cuatro componentes principales de una serie de tiempo: tendencia secular, variación estacional, fluctuaciones cíclicas y movimientos irregulares. Además, explica dos modelos para descomponer una serie de tiempo en estos componentes: el modelo aditivo y el modelo multiplicativo.
El documento describe las series cronológicas, incluyendo su definición, tipos, componentes y clasificación. Las series cronológicas miden una variable a lo largo del tiempo y pueden ser de nivel o de flujo. Sus componentes incluyen tendencia, variaciones estacionales y cíclicas, y variaciones accidentales. Las series se clasifican por volumen en tipos A, B y C.
Este documento presenta información sobre series temporales y pronósticos. Incluye una lista de integrantes de un equipo y define una serie temporal, sus componentes y tipos. Explica la medición de variaciones estacionales e irregulares, y cómo realizar ajustes estacionales y pronósticos basados en tendencias y estacionalidad.
Este documento describe los componentes de las series de tiempo y métodos para pronosticarlas. Explica que una serie de tiempo está compuesta por una tendencia, componente estacional, componente cíclico e irregular. Luego, detalla métodos de suavizamiento como promedios móviles simples, ponderados y exponenciales. Finalmente, introduce el análisis de regresión para pronosticar basado en variables independientes.
Este documento presenta una introducción a las series de tiempo y analiza su modelo clásico, incluyendo las cuatro componentes principales: tendencia, variación estacional, variación cíclica y variación irregular. Explica métodos para el análisis de fluctuaciones, tendencias, variaciones cíclicas y estacionales. Finalmente, describe métodos de suavizamiento como promedios móviles y exponenciales para el análisis y pronóstico de series de tiempo.
Este documento describe las series bidimensionales y cronológicas, que son secuencias de datos ordenados cronológicamente. Explica que estas series contienen cuatro componentes principales: la tendencia secular a largo plazo, la variación estacional de corto plazo, la variación cíclica de periodos mayores a un año, y la variación aleatoria. También distingue entre series aditivas, multiplicativas y mixtas dependiendo de cómo se combinan estos componentes, y señala que las series pueden ser discretas o continuas, determiní
Este documento resume los conceptos básicos de las series cronológicas, incluyendo que son sucesiones de observaciones ordenadas en el tiempo, pueden ser de flujo o de nivel, y sus componentes principales son la tendencia, variación estacional, variación cíclica y variación aleatoria. También describe las características, clasificación, gráficos e índices comúnmente usados para analizar series temporales.
El documento habla sobre series cronológicas y sus componentes. Explica que una serie cronológica es una secuencia de valores de una o más variables dispuestas en orden cronológico. Sus componentes principales son la tendencia, la variación estacional, las fluctuaciones cíclicas y los sucesos aleatorios. También describe dos modelos para analizar series cronológicas: el modelo aditivo y el modelo multiplicativo.
Este documento define una serie de tiempo como un conjunto de observaciones hechas en momentos determinados, generalmente a intervalos iguales. Explica que el análisis de series de tiempo es importante para la planificación económica y la predicción de fenómenos sociales y naturales. Describe los cuatro componentes principales de una serie de tiempo: tendencia secular, variación estacional, fluctuaciones cíclicas y movimientos irregulares. Además, explica dos modelos para descomponer una serie de tiempo en estos componentes: el modelo aditivo y el modelo multiplicativo.
El documento describe las series cronológicas, incluyendo su definición, tipos, componentes y clasificación. Las series cronológicas miden una variable a lo largo del tiempo y pueden ser de nivel o de flujo. Sus componentes incluyen tendencia, variaciones estacionales y cíclicas, y variaciones accidentales. Las series se clasifican por volumen en tipos A, B y C.
Este documento presenta información sobre series temporales y pronósticos. Incluye una lista de integrantes de un equipo y define una serie temporal, sus componentes y tipos. Explica la medición de variaciones estacionales e irregulares, y cómo realizar ajustes estacionales y pronósticos basados en tendencias y estacionalidad.
Este documento describe los componentes de las series de tiempo y métodos para pronosticarlas. Explica que una serie de tiempo está compuesta por una tendencia, componente estacional, componente cíclico e irregular. Luego, detalla métodos de suavizamiento como promedios móviles simples, ponderados y exponenciales. Finalmente, introduce el análisis de regresión para pronosticar basado en variables independientes.
Este documento presenta una introducción a las series de tiempo y analiza su modelo clásico, incluyendo las cuatro componentes principales: tendencia, variación estacional, variación cíclica y variación irregular. Explica métodos para el análisis de fluctuaciones, tendencias, variaciones cíclicas y estacionales. Finalmente, describe métodos de suavizamiento como promedios móviles y exponenciales para el análisis y pronóstico de series de tiempo.
Este documento describe las series bidimensionales y cronológicas, que son secuencias de datos ordenados cronológicamente. Explica que estas series contienen cuatro componentes principales: la tendencia secular a largo plazo, la variación estacional de corto plazo, la variación cíclica de periodos mayores a un año, y la variación aleatoria. También distingue entre series aditivas, multiplicativas y mixtas dependiendo de cómo se combinan estos componentes, y señala que las series pueden ser discretas o continuas, determiní
Unidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPOErick Cantona
Este documento describe los componentes clásicos de una serie de tiempo, incluyendo la tendencia, variación cíclica, variación estacional y variación irregular. Explica que una serie de tiempo es un conjunto de valores numéricos obtenidos en periodos iguales y que los métodos de pronóstico implican proyectar valores futuros basados en observaciones pasadas y presentes. Además, describe cada uno de los cuatro componentes principales de una serie de tiempo.
Este documento presenta conceptos básicos sobre análisis de series de tiempo, incluyendo definiciones de series de tiempo, componentes comunes (tendencia, variaciones estacionales, cíclicas e irregulares), y modelos de descomposición. Explica métodos para estimar cada componente y pasos para descomponer una serie de tiempo en sus partes. El objetivo final es identificar los componentes presentes para predecir valores futuros de la serie.
Este documento describe series bidimensionales y series cronológicas. Explica que una serie bidimensional estudia dos o más características de una población simultáneamente, como la talla y peso de reclutas. Una serie cronológica ordena observaciones de una variable a lo largo del tiempo. Componentes clave de una serie temporal incluyen tendencia, variaciones estacionales, cíclicas y residuales.
Title: Introducción a series temporales en analítica de datos
Author: Marcos Sobrino, Data Analyst en Keepler Data Tech; Axel Blanco, Cloud Engineer & Data Analyst en Keepler Data Tech.
Este documento presenta una introducción al análisis de ciclos económicos. Explica conceptos como componente cíclico, tendencia y choques, y describe técnicas estadísticas como el filtro de Hodrick-Prescott para separar estas componentes. También resume diferentes enfoques teóricos para explicar los ciclos y características empíricas como volatilidad, persistencia y correlación.
Este documento describe las series de tiempo y su análisis. Explica que una serie de tiempo es una colección de observaciones tomadas a lo largo del tiempo que describen, explican, predicen y controlan algún proceso. Las observaciones están ordenadas en el tiempo y sucesivas observaciones son generalmente dependientes. El análisis de series de tiempo implica descomponer la serie en componentes de tendencia, estacionalidad y variación aleatoria, y existen tres enfoques principales para el análisis: clásico, Box-Jenkins y espectral.
Este documento describe diferentes tipos de variables, incluyendo variables cualitativas (nominales y ordinales) y variables cuantitativas (discretas y continuas). También describe variables independientes y dependientes, así como conceptos estadísticos como población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición (nominal, ordinal, de intervalo y de razón), y términos como razón, proporción, tasa y frecuencia.
Una serie de tiempo es un conjunto de observaciones tomadas en momentos regulares como semanal, trimestral o anual. Pueden ser analizadas gráficamente para identificar tendencias, estacionalidad y variaciones irregulares. Generalmente, un modelo de serie de tiempo incluye tres componentes: tendencia, estacionalidad y error aleatorio. Las series de tiempo se usan en áreas como economía, demografía, marketing y telecomunicaciones para pronosticar eventos futuros y tomar decisiones.
El documento describe los métodos cuantitativos para pronósticos, incluyendo series de tiempo y métodos causales. Explica que una serie de tiempo es una secuencia de observaciones de una variable medida en puntos de tiempo, y que el objetivo principal del análisis de series de tiempo es hacer pronósticos. Además, describe los componentes de una serie de tiempo como tendencia, estacionalidad, ciclicidad e irregularidades, y cómo clasificar series de tiempo como estacionarias o no estacionarias.
Este documento define conceptos básicos de estadística como variables, tipos de variables, población y muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición y otros términos. Explica que una variable es cualquier característica que puede medirse y clasificarse, y que existen variables cuantitativas y cualitativas. También define población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición y presenta ejemplos para ilustrar los conceptos.
La distribución t de Student se utiliza comúnmente para realizar pruebas estadísticas cuando la muestra es pequeña o se desconoce la desviación estándar de la población. Tiene una forma de campana simétrica como la distribución normal pero con varianzas mayores. La distribución exponencial se usa para modelar el tiempo entre eventos aleatorios como la desintegración radiactiva. Los índices bursátiles miden el rendimiento de empresas en un mercado y se usan para comparar el desempeño de inversiones.
Este documento describe los cuatro componentes principales de una serie de tiempo: la tendencia a largo plazo, la variación cíclica que incluye oscilaciones de más de un año, la variación estacional que se repite cada año, y la variación irregular causada por factores imprevistos. Explica que el análisis de una serie de tiempo implica aislar secuencialmente cada uno de estos componentes para comprender su comportamiento.
Este documento presenta información sobre modelos estadísticos como regresión simple, regresión múltiple y series de tiempo, los cuales permiten realizar pronósticos y explicar el comportamiento de variables. Incluye definiciones de conceptos clave como coeficiente de correlación, coeficiente de determinación, y componentes de series temporales. Se recomienda el estudio de estos temas para tomar decisiones informadas y se proveen ejemplos de su aplicación.
Este documento describe los componentes principales de una serie de tiempo, incluyendo la tendencia secular, variación cíclica, variación estacional e irregularidad. Explica que una serie de tiempo es un conjunto de observaciones tomadas a intervalos regulares como semanales, trimestrales o anuales. Los cuatro componentes principales son la tendencia a largo plazo, los ciclos económicos de más de un año, los patrones estacionales anuales y la variabilidad aleatoria. El análisis de series de tiempo es útil para pronosticar eventos futuro
Una serie temporal es una sucesión de observaciones de una variable tomada en varios instantes de tiempo. Se analizan series temporales para estudiar los cambios en una variable con respecto al tiempo y predecir sus valores futuros. Existen cuatro componentes de una serie temporal: tendencia secular, variación estacional, variación cíclica e irregular. Una serie es estacionaria cuando su media y varianza son constantes en el tiempo, mientras que una serie no estacionaria presenta cambios en su media o varianza a lo largo del tiempo.
i) El análisis de series de tiempo surge en 1970 con la obra pionera de Box y Jenkins. Es una herramienta útil para el análisis económico aplicado.
ii) Un proceso estacionario en sentido amplio es aquel cuya media, varianza y autocovarianzas son invariantes en el tiempo. Los ruidos blancos y algunos otros procesos cumplen con estas condiciones.
iii) La función de autocorrelación describe cómo la variable se correlaciona consigo misma en distintos momentos de tiempo y es clave para determinar la estacionari
Este documento describe diferentes conceptos estadísticos básicos como variables, tipos de variables, población, muestra, parámetros, escalas de medición, razones y proporciones. Explica que una variable puede ser cualitativa o cuantitativa y nominal, ordinal o de intervalo/razón. Define población, muestra y parámetros y proporciona ejemplos. También describe las diferentes escalas de medición y cómo se usan razones y proporciones para comparar datos.
Este documento introduce el tema de las series de tiempo y describe sus componentes principales como la tendencia secular, variación estacional, variación cíclica e irregular. Explica métodos como el promedio móvil, promedio móvil ponderado y suavizamiento exponencial para pronosticar series de tiempo. Concluye que estos métodos pueden ser útiles para pronosticar datos cuando se dispone de poca información histórica.
Unidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPOErick Cantona
Este documento describe los componentes clásicos de una serie de tiempo, incluyendo la tendencia, variación cíclica, variación estacional y variación irregular. Explica que una serie de tiempo es un conjunto de valores numéricos obtenidos en periodos iguales y que los métodos de pronóstico implican proyectar valores futuros basados en observaciones pasadas y presentes. Además, describe cada uno de los cuatro componentes principales de una serie de tiempo.
Este documento presenta conceptos básicos sobre análisis de series de tiempo, incluyendo definiciones de series de tiempo, componentes comunes (tendencia, variaciones estacionales, cíclicas e irregulares), y modelos de descomposición. Explica métodos para estimar cada componente y pasos para descomponer una serie de tiempo en sus partes. El objetivo final es identificar los componentes presentes para predecir valores futuros de la serie.
Este documento describe series bidimensionales y series cronológicas. Explica que una serie bidimensional estudia dos o más características de una población simultáneamente, como la talla y peso de reclutas. Una serie cronológica ordena observaciones de una variable a lo largo del tiempo. Componentes clave de una serie temporal incluyen tendencia, variaciones estacionales, cíclicas y residuales.
Title: Introducción a series temporales en analítica de datos
Author: Marcos Sobrino, Data Analyst en Keepler Data Tech; Axel Blanco, Cloud Engineer & Data Analyst en Keepler Data Tech.
Este documento presenta una introducción al análisis de ciclos económicos. Explica conceptos como componente cíclico, tendencia y choques, y describe técnicas estadísticas como el filtro de Hodrick-Prescott para separar estas componentes. También resume diferentes enfoques teóricos para explicar los ciclos y características empíricas como volatilidad, persistencia y correlación.
Este documento describe las series de tiempo y su análisis. Explica que una serie de tiempo es una colección de observaciones tomadas a lo largo del tiempo que describen, explican, predicen y controlan algún proceso. Las observaciones están ordenadas en el tiempo y sucesivas observaciones son generalmente dependientes. El análisis de series de tiempo implica descomponer la serie en componentes de tendencia, estacionalidad y variación aleatoria, y existen tres enfoques principales para el análisis: clásico, Box-Jenkins y espectral.
Este documento describe diferentes tipos de variables, incluyendo variables cualitativas (nominales y ordinales) y variables cuantitativas (discretas y continuas). También describe variables independientes y dependientes, así como conceptos estadísticos como población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición (nominal, ordinal, de intervalo y de razón), y términos como razón, proporción, tasa y frecuencia.
Una serie de tiempo es un conjunto de observaciones tomadas en momentos regulares como semanal, trimestral o anual. Pueden ser analizadas gráficamente para identificar tendencias, estacionalidad y variaciones irregulares. Generalmente, un modelo de serie de tiempo incluye tres componentes: tendencia, estacionalidad y error aleatorio. Las series de tiempo se usan en áreas como economía, demografía, marketing y telecomunicaciones para pronosticar eventos futuros y tomar decisiones.
El documento describe los métodos cuantitativos para pronósticos, incluyendo series de tiempo y métodos causales. Explica que una serie de tiempo es una secuencia de observaciones de una variable medida en puntos de tiempo, y que el objetivo principal del análisis de series de tiempo es hacer pronósticos. Además, describe los componentes de una serie de tiempo como tendencia, estacionalidad, ciclicidad e irregularidades, y cómo clasificar series de tiempo como estacionarias o no estacionarias.
Este documento define conceptos básicos de estadística como variables, tipos de variables, población y muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición y otros términos. Explica que una variable es cualquier característica que puede medirse y clasificarse, y que existen variables cuantitativas y cualitativas. También define población, muestra, parámetros estadísticos, escalas de medición y presenta ejemplos para ilustrar los conceptos.
La distribución t de Student se utiliza comúnmente para realizar pruebas estadísticas cuando la muestra es pequeña o se desconoce la desviación estándar de la población. Tiene una forma de campana simétrica como la distribución normal pero con varianzas mayores. La distribución exponencial se usa para modelar el tiempo entre eventos aleatorios como la desintegración radiactiva. Los índices bursátiles miden el rendimiento de empresas en un mercado y se usan para comparar el desempeño de inversiones.
Este documento describe los cuatro componentes principales de una serie de tiempo: la tendencia a largo plazo, la variación cíclica que incluye oscilaciones de más de un año, la variación estacional que se repite cada año, y la variación irregular causada por factores imprevistos. Explica que el análisis de una serie de tiempo implica aislar secuencialmente cada uno de estos componentes para comprender su comportamiento.
Este documento presenta información sobre modelos estadísticos como regresión simple, regresión múltiple y series de tiempo, los cuales permiten realizar pronósticos y explicar el comportamiento de variables. Incluye definiciones de conceptos clave como coeficiente de correlación, coeficiente de determinación, y componentes de series temporales. Se recomienda el estudio de estos temas para tomar decisiones informadas y se proveen ejemplos de su aplicación.
Este documento describe los componentes principales de una serie de tiempo, incluyendo la tendencia secular, variación cíclica, variación estacional e irregularidad. Explica que una serie de tiempo es un conjunto de observaciones tomadas a intervalos regulares como semanales, trimestrales o anuales. Los cuatro componentes principales son la tendencia a largo plazo, los ciclos económicos de más de un año, los patrones estacionales anuales y la variabilidad aleatoria. El análisis de series de tiempo es útil para pronosticar eventos futuro
Una serie temporal es una sucesión de observaciones de una variable tomada en varios instantes de tiempo. Se analizan series temporales para estudiar los cambios en una variable con respecto al tiempo y predecir sus valores futuros. Existen cuatro componentes de una serie temporal: tendencia secular, variación estacional, variación cíclica e irregular. Una serie es estacionaria cuando su media y varianza son constantes en el tiempo, mientras que una serie no estacionaria presenta cambios en su media o varianza a lo largo del tiempo.
i) El análisis de series de tiempo surge en 1970 con la obra pionera de Box y Jenkins. Es una herramienta útil para el análisis económico aplicado.
ii) Un proceso estacionario en sentido amplio es aquel cuya media, varianza y autocovarianzas son invariantes en el tiempo. Los ruidos blancos y algunos otros procesos cumplen con estas condiciones.
iii) La función de autocorrelación describe cómo la variable se correlaciona consigo misma en distintos momentos de tiempo y es clave para determinar la estacionari
Este documento describe diferentes conceptos estadísticos básicos como variables, tipos de variables, población, muestra, parámetros, escalas de medición, razones y proporciones. Explica que una variable puede ser cualitativa o cuantitativa y nominal, ordinal o de intervalo/razón. Define población, muestra y parámetros y proporciona ejemplos. También describe las diferentes escalas de medición y cómo se usan razones y proporciones para comparar datos.
Este documento introduce el tema de las series de tiempo y describe sus componentes principales como la tendencia secular, variación estacional, variación cíclica e irregular. Explica métodos como el promedio móvil, promedio móvil ponderado y suavizamiento exponencial para pronosticar series de tiempo. Concluye que estos métodos pueden ser útiles para pronosticar datos cuando se dispone de poca información histórica.
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En esta presentación encontrarán información detallada sobre cómo realizar correctamente la maniobra de Heimlich y también información sobre lo que es la asfixia.
1. |
Series
Cronológicas
Jirehneyda Quispe Calderón
Ana Gabriel Hernández Condori
Ana Claudia Hernández Condori
Pamela Stephani Machado Guerra
Yeni Rimachi Mojonero
Mariana Alicia Peñaranda Jauregui
2. Series cronológicas
Se llama serie cronológica o serie temporal a una sucesión de observaciones numeradas y
ordenadas en el tiempo. La magnitud, cuya evolución se estudia, se designara por la letra “y”.
Las series cronológicas pueden ser de dos tipos:
Series cronológicas de un nivel: Se refiere a un instante. Los instantes de observación se
enumeran desde el `1` a `t`. Es decir `Yt` es un valor de `y` en el instante.
Series cronológicas de flujo: En el caso de un flujo, cada observación se refiere a un periodo; es
decir, flujo transcurrido durante el periodo. Los periodos se enumeran de `1` a `t`, donde `Yt` es el
flujo transcurrido durante el periodo `t`.
X= (X1,X2…)
3. Componentes
El análisis mas clásico de las series cronológicas se basa en la suposición de que los
valores que toma la variable de observación es la consecuencia de cuatro componentes,
cuya actuación conjunta da como resultado los valores medidos, estos componentes son:
-Tendencia secular o regular
Indica la marcha general y persistente del fenómeno observado, es una componente de
la serie que refleja la evolución a largo plazo.
EJEMPLO:
Un ejemplo de tendencia secular es
aquel periodo de expansión de los
países capitalistas entre 1790 y 1817
identificado por Nikolai Kondratieff. Este
economista analizó diversas variables
como los commodities, el tipo de
interés, los salarios, el comercio exterior,
la producción de carbón, entre otros.
4. -Variación estacional
Es el movimiento periódico de corto plazo. Se trata de una componente causal debida a la
influencia de ciertos fenómenos que se repiten de manera periódica en un año, (las estaciones) una
semana (los fines de semana) o un dia (las horas puntas) o cualquier otro periodo. Recoge las oscilaciones
que se producen en estos periodos de repetición.
-Variación ciclica
Es el componente de la serie que recoge las oscilaciones periódicas de amplitud superior a un año,
movimientos normalmente irregulares alrededor de la tendencia, en las que a diferencia de las variaciones
estacionales, tiene un periodo y amplitud variables, pudiendo clasificarse como cíclicos, cuasi cíclicos o
recurrentes
Un ejemplo de este tipo de variación son los ciclos comerciales cuyos períodos recurrentes dependen de
la prosperidad, recesión, depresión y recuperación, las cuales no dependen de factores como el clima o
las costumbres sociales
5. Variación aleatoria
Accidental de carácter errático, también denominado RESIDUO, no
muestra ninguna regularidad, debido a fenómenos de carácter ocasional
como puedes ser tormentas, terremotos, inundaciones, huelgas, guerras,
avances tecnológicos, etc.
6. Una serie temporal puede ser
discreta o continua, dependiendo de
como sean las observaciones
Las series son determinísticas si
se pueden predecir
exactamente los valores las
variables
Las series son estocaticas
Si el futuro solo se puede determinar de modo parcial por las
observaciones pasadas y no se pueden determinar exactamente se
considera que los futuros valores tienen un distribución de
probabilidad que esta condicionada a los valores pasados.
7. ESTACIONARIA
1 • Es estacionaria cuando es estable, es decir cuando la media y
la variabilidad son constantes a lo largo del tiempo.
• Es una serie estable a lo largo del tiempo, sin que se aprecien
aumentos o disminuciones sistemáticos de sus valores.
• En este tipo, existen conceptos como la media y la varianza.
NO ESTACIONARIA
2 • Son series en las cuales la media y variabilidad
cambian en el tiempo. Los cambios en la media
determinan la tendencia a crecer o decrecer largo
plazo, por lo que la serie oscila alrededor de un
valor constante.
9. GRAFICO LINEAL
En este tipo de grafico los valores del
indicador se representan con un punto, los
cuales se une mediante líneas para facilitar la
visualización del comportamiento del indicador.
Estos gráficos se emplean cuando es necesario
representar las tendencias de una serie de
datos y estos son numerosos y continuos .
10. Representación gráfica del grado
de relación entre dos variables
cuantitativas, ésta sugiere
posibilidades y alternativas de
estudio basadas en la necesidad
de conjugar datos y procesos en
su utilización.
11. En general, cualquier variable
cuantitativa puede ser estudiada de esa
manera, siempre y cuando se conozcan
los valores que asumió en intervalos
regulares del tiempo.
Éstas variables pueden ser relativas o
unidades monetarias, el número de
artículos vendidos o comprados, etc.
Una serie de tiempo es una secuencia de
los valores que asume una determinada
variable o conjunto de variables,
dispuestas en un orden cronológico.
12. Un número índice es una medida
estadística que permite estudiar las
fluctuaciones o variaciones de una
magnitud o de más de una relación al
tiempo o al espacio.
Los índices más habituales son los
que realizan las comparaciones en el
tiempo, por lo que, como veremos
más adelante, los números índices
son en realidad series temporales.
13. IDENTIDAD: cuando el periodo base y el de comparación coinciden, el
índice debe ser igual a uno
INVERSION: si en un índice se invierten los periodos base y de
comparación, el índice toma el vale reciproco al anterior
CIRCULAR: si se multiplica el índice de un
periodo Z con relación a un periodo Y por el
índice de Y con relación a X, el producto
ha de ser el índice de Z con relación a X
EXISTENCIA: el índice ha de tomar valores
reales y finitos para cualesquiera valor de
la variable observada
14. PROPORCIONALIDAD: el índice elaborado sobre unos determinados
valores de una variable ha de ser proporcional al índice correspondiente a
los valores de esa variable multiplicados por un mismo numero K.
VARIACION PROPORCIONAL: si los valores de la variable varían en una
cierta cuantía, el índice varia proporcionalmente
INALTERABILIDAD: si se introduce una nueva
modalidad en el índice complejo,
de tal manera que el valor de este coincide
con el del índice simple de aquella,
el índice complejo no varia
HOMOGENEIDAD: el valor de un índice
no ha de ser afectado por modificaciones
de las unidades de medida