Análisis de series temporales con outliers e intervenciones y sus aplicaciones

dc.contributor.advisorLemus, Rolandoes
dc.contributor.authorJaimes Berríos, Alma Azucenaes
dc.contributor.authorQuintanilla Aparicio, María Isabeles
dc.date.accessioned2024-01-25T21:21:38Z
dc.date.available2024-01-25T21:21:38Z
dc.date.issued2008-03-01
dc.description.abstractAl analizar datos de Series Temporales (ST), muchas veces se observa que en determinados momentos la serie a estudiar presenta movimientos bruscos de importancia, que no es posible captar con una dependencia sistemática de su pasado; ya que dichos movimientos pueden tener su origen en intervenciones incontroladas ó inesperadas; es decir que si en un momento concreto ocurre una observación atípica ó anómala, que no guarda relación con el patrón de comportamiento de la serie, observado hasta esa fecha, tal movimiento no se va a explicar con un modelo ARIMA clásico (regular ó estacionario). Los modelos ARIMA clásicos, sólo son validos para recoger una regularidad en el tiempo y explorarla con fines explicativos y predictivos. En caso de que se de algo anómalo, sin conexión con la experiencia previa, este tipo de modelos no estarán preparados para captarlo y solucionar este tipo de problema. Surge así la necesidad de contar con una herramienta estadística para abordar el modelado de ST interrumpidas por ciertos sucesos externos tales como: vacaciones, huelgas, campañas promociónales y cambios de política. Sucesos a los que Box y Tiao, les denominó Intervenciones y Datos Atípicos. En este sentido; este trabajo pretende realizar un estudio exhaustivo y comprensivo del análisis de ST con Datos Atípicos (Outliers) e Intervenciones, y sus Aplicaciones.es
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14492/11892
dc.language.isoes_SV
dc.subjectSeries temporales
dc.subjectmovimientos anómalos
dc.subjectdatos atípicos
dc.subjectoutliers
dc.subject.ddc510
dc.subject.ddc519
dc.titleAnálisis de series temporales con outliers e intervenciones y sus aplicacioneses
dc.typeThesis

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