umh1263 2012-13 Lec014 Predicción con series temporales. Ajuste de Tendencia y Estacionalidad
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- เผยแพร่เมื่อ 24 ก.ย. 2024
- Más vídeos de la colección en el siguiente link: bit.ly/15vMRE0
Predicción con series temporales. Ajuste de Tendencia y Estacionalidad.
Asignatura: Análisis Exploratorio de Datos.
Grado en Administración y Dirección de Empresas (Elche).
Profesora: Mª Asunción Martínez Mayoral.
Dpto. de Estadística, Matemáticas e Informática.
Área de Estadística e Investigación Operativa.
Proyecto PLE 2013. Universidad Miguel Hernández de Elche.
Ajuste de tendencia con medias móviles y modelos paramétricos sencillos. Ajuste de estacionalidad a través de índices de estacionalidad. Predicción.
web asignatura: umh1263.edu.umh.es
web: umh.es
Agradeceria que enfocaras las operaciones! es un escelente materia, perod eberias enfocarlo cuando lo haces.
Muchas gracias Maestra ! me ayudó mucho ..Saludos Cordiales :-)
excelente video. Me encanta la voz de esta mujer
Excelente me sirvió muchísimo aunque use una predicción basica con tendencia potencial y lineal. Lo use para tendencia de disminución de caudales en captaciones subterráneas, pero solo lo pude hacer considerando recarga cero de los acuíferos.
Excelente explicación. Felicitaciones.
Hola, en el primer ejemplo, no sería mejor realizar primero un análisis de homogeneidad en la media? me parece que no es tendencia lo que se presenta ahí...
Muy didáctico, excelente, algunas preguntas serían:
Qué hay sobre los residuos, si muestran aleatoriedad o se incrementan con el número de observaciones proyectadas???
Podría corregirse el quiebre en la tendencia de la serie original con alguna forma de test de Chow en Excel o algo así?
Me parece excelente explicación, pero seria bueno enfocaras la barra de formulas y herramientas tambien para saber y entender mucho mejor lo que vas haciendo porque hay partes en las que quedan inconclusas y no es bueno darlas por obvias a pesar de que para unas personas parezcan muy sencillas... Gracias nuevamente.
Gracias Orlando. Toda la documentación y datos del curso umh1263 está publicada en abierto y es accesible desde la web umh1263.edu.umh.es. Espero que te resulte de utilidad. Saludos
no sé de donde sacas que un promedio en serie temporal contiene datos que supuestamente aún no se conocen. Es decir, la media móvil calculada no debería considerar los 6 días siguientes o datos siguientes. De resto, creo que aqui se resume en buena parte lo que tratan la mayoría de libros de inferencia estadística. Gracias!
Hola Excelente material... era lo que estaba buscando... yo lo quiero aplicar para predicciones de consumos de materiales en un almacen.
donde puedo conseguir tu archivo de excel...
Raul Eliezer Escalante Serrano
me interesa saber como realizo su forecasting de consumos por producto, estoy realizando uno pero si pudiera apoyarme con eso
Hola, quisiera saber si existe una fuente de información científica en donde este argumentado este proceso? He consultado en varias fuentes, pero no encuentro este proceso en ningún libro (solo suavización exponencial simple, doble, triple o regresión lineal etc)
Segundo... se procura ser conservador al usar una tendencia lineal. Si se deseara otra aproximacion, digamos polinomica, es necesario practicarle una prueba de bondad de ajuste y de hipotesis a los coeficientes? muchas gracias!
Buenas tardes. Excelente video. Solo me gustaria saber como se calcula el valor CV cuando se intenta discernir entre el modelo aditivo y el modelo multiplicativo.
CV=desviacion tipica/media
hola tienen el video Lec015?
muy bueno el trabajo
Por qué si mis datos tienen una tendencia ascendente constatada por la pendiente en la ecuación de regresión lineal, la gráfica de mis datos pronosticados es negativa (demanda negativa en mi caso) y si los datos presentan tendencia negativa, los datos de pronostico son positivos? estoy afectando promedios móviles y suavización con factores de estacionalidad.
hay mas videos aparte de 12 y 13 acerca de este tema?
hola! este modelo es preciso? no es necesario determinar las pruebas de autocorrelacion y bondad de ajuste para determinar que este modelo sea una regresion lineal ? y cuales serian los calculos de error de este pronostico? gracias, podrias enviarme este archivo?
Excelente video, tengo dos preguntas que quisiera compartir.
1) he escuchado que cuando los índices estacionales superan el rango de 90 y 110, se considera que la serie es estacional. En el ejemplo el mes de marzo tiene 66 por lo tanto si hay estacionalidad.
2) Quisiera saber si alguien sabe como es el proceso de calcular los Límites de control (superior e inferior) para el pronóstico. Hay programas que lo calculan pero nose como la hacen.
Gracias por el material. Saludos!
Podrías compartirme tu archivo de Excel?. Me interesa tener los datos.
En el minuto 30 no se ve exactamente lo que haces,
Tómate un vaso de agua también; te ayudaría para no cansarte tanto