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Instituto Tecnológico de Mérida
Ingeniería en Gestión Empresarial
Estadística Inferencial II
5G1
Tema ¨ Series de tiempo¨
Tarea: Elaborar un cuestionario
Nombre del estudiante: Franco Romero Geysi Guadalupe
Nombre del Maestro: Raúl Alvar Rodríguez Sánchez
Mérida, Yucatán a 19 de octubre de 2021
Tarea 3.1 ELABORAR CUESTIONARIO
1 Métodos
cuadrados
ordinarios
está vinculado con la regresión y la correlación, ambas
determinan la existencia de relación entre dos o más variables
(siempre una dependiente y una o varias independientes).
2 pronóstico El pronóstico en estadística es la estimación sobre lo que se
espera que pueda suceder respecto a una variable. Esto, en
base a un análisis numérico. el pronóstico es una forma de
adelantarse a lo que puede acontecer en el futuro, siempre
utilizando herramientas matemáticas. El pronóstico puede ser
utilizado a distintos niveles, permitiendo tomar decisiones para
mitigar los efectos negativos que puedan tener ciertas
contingencias en caso de que llegaran a concretarse.
3 MAPE El error porcentual absoluto medio (MAPE) expresa la
exactitud como un porcentaje del error. Debido a que
el MAPE es un porcentaje, puede ser más fácil de entender
que otros estadísticos de medición de exactitud. Por ejemplo,
si el MAPE es 5, en promedio, el pronóstico está errado en un
5%.
4 Error muestral Son errores causados por el acto de obtener la información a
partir de una muestra, en lugar de la población completa. Se
deben a la variación existente entre una muestra y otra.
5 Promedios móviles Los promedios móviles son promedios calculados a partir de
subgrupos artificiales de observaciones consecutivas. En las
gráficas de control, usted puede crear una gráfica de promedio
móvil para los datos de tiempo ponderados. En los análisis de
series de tiempo, Minitab utiliza el promedio móvil para
suavizar los datos y reducir las fluctuaciones aleatorias en una
serie de tiempo.
6 Componente
irregular
También llamado "ruido", recoge alteraciones de la serie,
pequeñas en su incidencia, y sin una pauta periódica ni
tendencial reconocible. Se considera que está ocasionada por
múltiples factores, de pequeña entidad y diferentes ritmos
temporales, que no se pueden estudiar individualmente.
7 MAD Mean Absolute Percent Error (Media del Error Absoluto en
Porcentaje) mide el promedio del error en porcentaje. Es
calculado como el promedio en porcentaje de los errores
absolutos.
8 Serie de tiempo Una serie de tiempo es una secuencia de datos u
observaciones, medidos en determinados momentos y
ordenados cronológicamente. Visualmente, es una curva que
evoluciona en el tiempo. Una serie de tiempo es un conjunto
de observaciones sobre los valores que toma una variable
(cuantitativa) a través del tiempo.
9 MSE el error cuadrático medio (MSE o mean square error en
inglés) es una forma de evaluar la diferencia entre un
estimador y el valor real de la cantidad que se quiere
calcular. El MSE mide el promedio del cuadrado del "error",
siendo el error el valor en la que el estimador difiere de la
cantidad a ser estimada.
10 Suavizamiento
exponencial
El método de suavización exponencial utiliza los promedios
históricos de una variable en un período para intentar predecir
su comportamiento futuro. Por tanto, de lo que se trata es de
predecir qué va a pasar y lo que hace es suavizar la serie
temporal. El objetivo es reducir las fluctuaciones y conseguir
observar una tendencia que a veces no está clara a simple
vista. Es muy utilizado, sobre todo, en previsión de ventas y ha
demostrado una eficacia más que aceptable.
11 CFE (error de
pronostico
Es la medida más básica de todas y es la que da origen a las
demás. Es la suma acumulada de los errores de
pronóstico. Nos permite evaluar el sesgo del pronóstico. Por
ejemplo, si a través de los periodos el valor real de la demanda
siempre resulta superior al valor de pronóstico, la CFE será
más grande, indicando la existencia de un error sistemático en
el cálculo de la demanda.
12 Residuo Un residuo es la medida de qué tan bien una recta se ajusta a
un dato individual. Esta distancia vertical se conoce como un
residuo. Para datos por encima de la recta, el residuo es
positivo, y para datos por debajo de la recta, el residuo es
negativo.
13 Componente
tendencia
Se denomina tendencia de una serie temporal a su
comportamiento o movimiento a largo plazo. Por ejemplo, la
gráfica adjunta muestra la serie de ventas de turismos en
Castilla y León desde enero de 1980. La línea recta podría
representar la tendencia (creciente).
14 Señal de rastreo indica la medida en que el promedio del pronóstico está
siguiendo la tendencia de la demanda. Se construye con el
número de desviaciones medias absolutas en que el valor del
pronóstico se aleja de la realidad.
15 Componente
cíclico
Esta componente refleja comportamientos recurrentes, aunque
no tienen por qué ser exactamente periódicos, con un periodo
superior a un año. Muestran, habitualmente, cómo se suceden
las etapas de bonanza económica con las de crisis, o al
menos, desaceleración.
Bibliografías
 https://support.minitab.com/es-mx/minitab/18/help-and-how-to/modeling-statistics/time-
series/how-to/moving-average/interpret-the-results/all-statistics-and-
graphs/#:~:text=Promedio%20m%C3%B3vil%20%3D%206-
,MAPE,est%C3%A1%20errado%20en%20un%205%25.
 http://www5.uva.es/estadmed/datos/series/series1.htm#:~:text=Tendencia%20(compo
nente%20tendencial),representar%20la%20tendencia%20(creciente).
 https://economipedia.com/definiciones/suavizacion-exponencial.html
 https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&ved=2ahUKEwj
Q06Cy19XzAhWGTjABHZ_HByIQFnoECAMQAw&url=https%3A%2F%2Frepository.e
afit.edu.co%2Fbitstream%2Fhandle%2F10784%2F8547%2FMariaCristina_BravoGom
ez_Rosana_BuilesPalacio_2011.pdf%3Fsequence%3D2%26isAllowed%3Dy%23%3A
~%3Atext%3DSE%25C3%2591AL%2520DE%2520RASTREO%253A%2520indica%2
520la%2Cse%2520aleja%2520de%2520la%2520realidad.&usg=AOvVaw3p-
krlsQo0cO0IwyOA8gJk
 https://sites.google.com/site/arianaestadistica/10-bases-teoricas-del-muestreo/10-4-
error-muestral
 https://es.khanacademy.org/math/statistics-probability/describing-relationships-
quantitative-data/regression-library/a/introduction-to-residuals
 http://www5.uva.es/estadmed/datos/series/series1.htm#:~:text=Componente%20c%C3
%ADclica,%2C%20o%20al%20menos%2C%20desaceleraci%C3%B3n.
 https://support.numxl.com/hc/es/articles/115001223423-MSE-Error-
Cuadr%C3%A1tico-Medio
 https://support.minitab.com/es-mx/minitab/18/help-and-how-to/modeling-statistics/time-
series/supporting-topics/moving-average/what-is-a-moving-average/
 https://www.pricing.cl/conocimiento/series-de-tiempo/

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  • 1. Instituto Tecnológico de Mérida Ingeniería en Gestión Empresarial Estadística Inferencial II 5G1 Tema ¨ Series de tiempo¨ Tarea: Elaborar un cuestionario Nombre del estudiante: Franco Romero Geysi Guadalupe Nombre del Maestro: Raúl Alvar Rodríguez Sánchez Mérida, Yucatán a 19 de octubre de 2021
  • 2. Tarea 3.1 ELABORAR CUESTIONARIO 1 Métodos cuadrados ordinarios está vinculado con la regresión y la correlación, ambas determinan la existencia de relación entre dos o más variables (siempre una dependiente y una o varias independientes). 2 pronóstico El pronóstico en estadística es la estimación sobre lo que se espera que pueda suceder respecto a una variable. Esto, en base a un análisis numérico. el pronóstico es una forma de adelantarse a lo que puede acontecer en el futuro, siempre utilizando herramientas matemáticas. El pronóstico puede ser utilizado a distintos niveles, permitiendo tomar decisiones para mitigar los efectos negativos que puedan tener ciertas contingencias en caso de que llegaran a concretarse. 3 MAPE El error porcentual absoluto medio (MAPE) expresa la exactitud como un porcentaje del error. Debido a que el MAPE es un porcentaje, puede ser más fácil de entender que otros estadísticos de medición de exactitud. Por ejemplo, si el MAPE es 5, en promedio, el pronóstico está errado en un 5%. 4 Error muestral Son errores causados por el acto de obtener la información a partir de una muestra, en lugar de la población completa. Se deben a la variación existente entre una muestra y otra. 5 Promedios móviles Los promedios móviles son promedios calculados a partir de subgrupos artificiales de observaciones consecutivas. En las gráficas de control, usted puede crear una gráfica de promedio móvil para los datos de tiempo ponderados. En los análisis de series de tiempo, Minitab utiliza el promedio móvil para suavizar los datos y reducir las fluctuaciones aleatorias en una serie de tiempo. 6 Componente irregular También llamado "ruido", recoge alteraciones de la serie, pequeñas en su incidencia, y sin una pauta periódica ni tendencial reconocible. Se considera que está ocasionada por múltiples factores, de pequeña entidad y diferentes ritmos temporales, que no se pueden estudiar individualmente. 7 MAD Mean Absolute Percent Error (Media del Error Absoluto en Porcentaje) mide el promedio del error en porcentaje. Es calculado como el promedio en porcentaje de los errores absolutos. 8 Serie de tiempo Una serie de tiempo es una secuencia de datos u observaciones, medidos en determinados momentos y ordenados cronológicamente. Visualmente, es una curva que evoluciona en el tiempo. Una serie de tiempo es un conjunto de observaciones sobre los valores que toma una variable (cuantitativa) a través del tiempo. 9 MSE el error cuadrático medio (MSE o mean square error en inglés) es una forma de evaluar la diferencia entre un estimador y el valor real de la cantidad que se quiere
  • 3. calcular. El MSE mide el promedio del cuadrado del "error", siendo el error el valor en la que el estimador difiere de la cantidad a ser estimada. 10 Suavizamiento exponencial El método de suavización exponencial utiliza los promedios históricos de una variable en un período para intentar predecir su comportamiento futuro. Por tanto, de lo que se trata es de predecir qué va a pasar y lo que hace es suavizar la serie temporal. El objetivo es reducir las fluctuaciones y conseguir observar una tendencia que a veces no está clara a simple vista. Es muy utilizado, sobre todo, en previsión de ventas y ha demostrado una eficacia más que aceptable. 11 CFE (error de pronostico Es la medida más básica de todas y es la que da origen a las demás. Es la suma acumulada de los errores de pronóstico. Nos permite evaluar el sesgo del pronóstico. Por ejemplo, si a través de los periodos el valor real de la demanda siempre resulta superior al valor de pronóstico, la CFE será más grande, indicando la existencia de un error sistemático en el cálculo de la demanda. 12 Residuo Un residuo es la medida de qué tan bien una recta se ajusta a un dato individual. Esta distancia vertical se conoce como un residuo. Para datos por encima de la recta, el residuo es positivo, y para datos por debajo de la recta, el residuo es negativo. 13 Componente tendencia Se denomina tendencia de una serie temporal a su comportamiento o movimiento a largo plazo. Por ejemplo, la gráfica adjunta muestra la serie de ventas de turismos en Castilla y León desde enero de 1980. La línea recta podría representar la tendencia (creciente). 14 Señal de rastreo indica la medida en que el promedio del pronóstico está siguiendo la tendencia de la demanda. Se construye con el número de desviaciones medias absolutas en que el valor del pronóstico se aleja de la realidad. 15 Componente cíclico Esta componente refleja comportamientos recurrentes, aunque no tienen por qué ser exactamente periódicos, con un periodo superior a un año. Muestran, habitualmente, cómo se suceden las etapas de bonanza económica con las de crisis, o al menos, desaceleración. Bibliografías  https://support.minitab.com/es-mx/minitab/18/help-and-how-to/modeling-statistics/time- series/how-to/moving-average/interpret-the-results/all-statistics-and- graphs/#:~:text=Promedio%20m%C3%B3vil%20%3D%206- ,MAPE,est%C3%A1%20errado%20en%20un%205%25.  http://www5.uva.es/estadmed/datos/series/series1.htm#:~:text=Tendencia%20(compo nente%20tendencial),representar%20la%20tendencia%20(creciente).  https://economipedia.com/definiciones/suavizacion-exponencial.html
  • 4.  https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&ved=2ahUKEwj Q06Cy19XzAhWGTjABHZ_HByIQFnoECAMQAw&url=https%3A%2F%2Frepository.e afit.edu.co%2Fbitstream%2Fhandle%2F10784%2F8547%2FMariaCristina_BravoGom ez_Rosana_BuilesPalacio_2011.pdf%3Fsequence%3D2%26isAllowed%3Dy%23%3A ~%3Atext%3DSE%25C3%2591AL%2520DE%2520RASTREO%253A%2520indica%2 520la%2Cse%2520aleja%2520de%2520la%2520realidad.&usg=AOvVaw3p- krlsQo0cO0IwyOA8gJk  https://sites.google.com/site/arianaestadistica/10-bases-teoricas-del-muestreo/10-4- error-muestral  https://es.khanacademy.org/math/statistics-probability/describing-relationships- quantitative-data/regression-library/a/introduction-to-residuals  http://www5.uva.es/estadmed/datos/series/series1.htm#:~:text=Componente%20c%C3 %ADclica,%2C%20o%20al%20menos%2C%20desaceleraci%C3%B3n.  https://support.numxl.com/hc/es/articles/115001223423-MSE-Error- Cuadr%C3%A1tico-Medio  https://support.minitab.com/es-mx/minitab/18/help-and-how-to/modeling-statistics/time- series/supporting-topics/moving-average/what-is-a-moving-average/  https://www.pricing.cl/conocimiento/series-de-tiempo/