SlideShare uma empresa Scribd logo
1 de 18
Lic. Alan González Osuna.
Lic. Fco. Israel Mancera Glz.
Lic. Raymundo Navarro.
SERIES DE TIEMPO

   Una serie de tiempo es el conjunto de
    observaciones producidas en determinados
    momentos durante un período, ya sea
    semanal, trimestral o anual, generalmente a
    intervalos iguales.
 El comportamiento de cualquier serie de
  tiempo puede observarse gráficamente,
  no en todos los casos es posible distinguir
  las particularidades que cada una puede
  contener.
 Estos    movimientos son llamados a
  menudo componente de una serie de
  tiempo, y que se supone son causados
  por fenómenos distintos.
El análisis
 El primer paso para analizar una serie de
  tiempo es graficarla, esto permite:
  identificar la tendencia, la estacionalidad,
  las variaciones irregulares.
 Un modelo clásico para una serie de
  tiempo, puede ser expresada como suma
  o producto de tres componentes:
  tendencia estacional y un termino de error
  aleatorio.
La aplicación:
Las series de tiempo
se pueden citar en      Series económicas

distintas áreas:          Series físicas

                           Geofísica

 Series de tiempo      Series demográficas
                       Series de marketing
                              Series de
                          telecomunicación
                        Series de transporte
CLASIFICACIÓN DE LAS SERIES DE TIEMPO Ó
             COMPONENTES:

Las series de tiempo pueden estar definidas
por cuatro tiempos principales, llamados a
menudo componentes de una serie de
tiempo:

           La tendencia secular
            La variación cíclica
           Variación estacional
           La variación irregular
TENDENCIA SECULAR
 Son tendencias a largo plazo de ventas,
  empleo, el precio de las acciones, y otras
  series económicas y comerciales (sin
  alteraciones de una serie de tiempo).
 El movimiento secular presenta movimientos
  suaves de largo plazo, los cuales están
  dominados por factores de tipo económico.
   En la gráfica se muestra la recta de
    tendencia ajustada a datos trimestrales.
    La recta de trazos después de 1972
    representa proyecciones.
VARIACIÓN CÍCLICA
   Es el ascenso y descenso de una serie de
    tiempo en periodos mayores a un año. El
    componente cíclico es la fluctuación en forma
    de onda alrededor de la tendencia, por lo que
    afecta     regularmente     las    condiciones
    económicas generales. Los patrones cíclicos
    tienden a repetirse en datos aproximadamente
    cada dos, tres o más años. Comúnmente las
    fluctuaciones cíclicas estén influidas por
    cambios de expansión y contracción
    económicas, a los que comúnmente se conoce
    como ciclo de los negocios.
MOVIMIENTOS CÍCLICOS O VARIACIONES
                                  CÍCLICAS

 Son oscilaciones de larga duración alrededor
  de la curva de tendencia, los cuales pueden
  o no ser periódicos. Se caracterizan por
  tener lapsos de expansión y contracción.
 Solo se consideran movimientos cíclicos si
  se producen en un intervalo de tiempo
  superior al año.
En el gráfico, los movimientos cíclicos
alrededor de la curva de tendencia están
trazados en negrita.
VARIACIÓN ESTACIONAL
   El componente estacional se refiere a un
    patrón de cambio que se repite a si mismo
    año tras año. En el caso de series
    mensuales, el componente estacional mide
    la variabilidad de las series, por ejemplo, de
    enero, febrero, etc. En las series trimestrales
    hay cuatro elementos estaciónales, uno para
    cada trimestre.
MOVIMIENTOS ESTACIONALES O VARIACIONES
                         ESTACIONALES
   En el gráfico no se observa ningún
    movimiento estacional, puesto que se
    trata de una serie anual.
VARIACIÓN IRREGULAR
   El componente aleatorio mide la variabilidad
    de las series de tiempo después de que se
    retiran los otros componentes. Contabiliza la
    variabilidad aleatoria en una serie de tiempo
    ocasionada por factores imprevistos y no
    ocurrentes. La mayoría de los componentes
    irregulares se conforman de variabilidad
    aleatoria,    si   embargo,    los   sucesos
    impredecibles pueden provocar irregularidad
    en una variable.
Movimientos irregulares, al azar, ó
                     ruido estadístico
 Si bien pueden ser generados por factores
  de tipo económico, generalmente sus
  efectos producen variaciones que solo
  duran un corto intervalo de tiempo.
 El criterio mas lógico a seguir es aislarlos
  secuencialmente partiendo de la serie
  original para luego analizarlos de manera
  individual.
 La mejor forma de apreciarlos es a través
  de su observación visual.
   En un estudio de la producción diaria en una
    fábrica se presentó la siguiente situación:




   Los puntos enmarcados en un círculo
    corresponden a un comportamiento anormal
    de la serie. Al investigar estos dos puntos se
    vio que correspondían a dos días de paro, lo
    que naturalmente afectó la producción en
    esos días. El problema fue solucionado
    eliminando las observaciones e interpolando.
EN CONCLUSIÓN

   Las series de tiempo ayudan a describir,
    explicar, predecir y controlar aquellos
    procesos que de alguna manera se
    presentan en el tiempo, si bien ay que
    recordar que la observación se da de
    manera ordenada en el tiempo por lo que su
    aplicación se refleja de manera concreta en
    diferentes áreas científicas y sociales
    ayudando a pronosticar eventos futuros o a
    tomar decisiones importantes de diferentes
    tipos
Lic. Alan González Osuna.
                     Lic. Fco. Israel Mancera Glz.
                          Lic. Raymundo Navarro.

GRACIAS POR SU ATENCIÓN

Mais conteúdo relacionado

Mais procurados

U2 series de tiempo
U2 series de tiempoU2 series de tiempo
U2 series de tiempoALMAYUNIS1
 
Prueba de Hipotesis en Regresion Lineal Simple
Prueba de Hipotesis en Regresion Lineal SimplePrueba de Hipotesis en Regresion Lineal Simple
Prueba de Hipotesis en Regresion Lineal SimpleAlberto Carranza Garcia
 
Investigación de Operaciones II : Simulación
Investigación de Operaciones II : Simulación Investigación de Operaciones II : Simulación
Investigación de Operaciones II : Simulación Jose
 
Analisis de reemplazo
Analisis de reemplazoAnalisis de reemplazo
Analisis de reemplazoValeeh Hank
 
Ejercicios cartas de control p y np, c y u
Ejercicios cartas de control p y np, c y uEjercicios cartas de control p y np, c y u
Ejercicios cartas de control p y np, c y uMarilaguna
 
Factores que inhiben el facultamiento
Factores que inhiben el facultamientoFactores que inhiben el facultamiento
Factores que inhiben el facultamientojulya29
 
5a UNIDAD PRONÓSTICOS E INVENTARIOS
5a UNIDAD PRONÓSTICOS E INVENTARIOS5a UNIDAD PRONÓSTICOS E INVENTARIOS
5a UNIDAD PRONÓSTICOS E INVENTARIOSbonbombon
 
Problemas resueltos de distribución muestral
Problemas resueltos de distribución muestralProblemas resueltos de distribución muestral
Problemas resueltos de distribución muestralasrodriguez75
 
Distribucion muestral de proporciones
Distribucion muestral de proporcionesDistribucion muestral de proporciones
Distribucion muestral de proporcioneseraperez
 
Problemas de tarea trasporte
Problemas de tarea trasporteProblemas de tarea trasporte
Problemas de tarea trasporteJaime Medrano
 
Unidad 2: Regresión lineal múltiple y correlación
Unidad 2: Regresión lineal múltiple y correlaciónUnidad 2: Regresión lineal múltiple y correlación
Unidad 2: Regresión lineal múltiple y correlaciónAlvaro Chavez
 
Gestión de la Producción - Pronóstico de la demanda.
Gestión de la Producción - Pronóstico de la demanda.Gestión de la Producción - Pronóstico de la demanda.
Gestión de la Producción - Pronóstico de la demanda.Sergio Paez Hernandez
 
Unidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPO
Unidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPOUnidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPO
Unidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPOErick Cantona
 

Mais procurados (20)

U2 series de tiempo
U2 series de tiempoU2 series de tiempo
U2 series de tiempo
 
Prueba de Hipotesis en Regresion Lineal Simple
Prueba de Hipotesis en Regresion Lineal SimplePrueba de Hipotesis en Regresion Lineal Simple
Prueba de Hipotesis en Regresion Lineal Simple
 
Resueltos estimacion
Resueltos estimacionResueltos estimacion
Resueltos estimacion
 
Cadenas de markov
Cadenas de markovCadenas de markov
Cadenas de markov
 
planeación agregada
 planeación agregada planeación agregada
planeación agregada
 
Investigación de Operaciones II : Simulación
Investigación de Operaciones II : Simulación Investigación de Operaciones II : Simulación
Investigación de Operaciones II : Simulación
 
Analisis de reemplazo
Analisis de reemplazoAnalisis de reemplazo
Analisis de reemplazo
 
Distribución muestral de la media
Distribución muestral de la mediaDistribución muestral de la media
Distribución muestral de la media
 
Entorno macroeconómico unidad 5
Entorno macroeconómico unidad 5Entorno macroeconómico unidad 5
Entorno macroeconómico unidad 5
 
Ejercicios cartas de control p y np, c y u
Ejercicios cartas de control p y np, c y uEjercicios cartas de control p y np, c y u
Ejercicios cartas de control p y np, c y u
 
Factores que inhiben el facultamiento
Factores que inhiben el facultamientoFactores que inhiben el facultamiento
Factores que inhiben el facultamiento
 
5a UNIDAD PRONÓSTICOS E INVENTARIOS
5a UNIDAD PRONÓSTICOS E INVENTARIOS5a UNIDAD PRONÓSTICOS E INVENTARIOS
5a UNIDAD PRONÓSTICOS E INVENTARIOS
 
Problemas resueltos de distribución muestral
Problemas resueltos de distribución muestralProblemas resueltos de distribución muestral
Problemas resueltos de distribución muestral
 
Distribucion muestral de proporciones
Distribucion muestral de proporcionesDistribucion muestral de proporciones
Distribucion muestral de proporciones
 
Problemas de tarea trasporte
Problemas de tarea trasporteProblemas de tarea trasporte
Problemas de tarea trasporte
 
Unidad 2: Regresión lineal múltiple y correlación
Unidad 2: Regresión lineal múltiple y correlaciónUnidad 2: Regresión lineal múltiple y correlación
Unidad 2: Regresión lineal múltiple y correlación
 
Análisis de Regresión Múltiple
Análisis de Regresión MúltipleAnálisis de Regresión Múltiple
Análisis de Regresión Múltiple
 
Gestión de la Producción - Pronóstico de la demanda.
Gestión de la Producción - Pronóstico de la demanda.Gestión de la Producción - Pronóstico de la demanda.
Gestión de la Producción - Pronóstico de la demanda.
 
Unidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPO
Unidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPOUnidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPO
Unidad #5 MODELO CLÁSICO DE SERIES DE TIEMPO
 
Programacion de metas y objetivos
Programacion de metas y objetivosProgramacion de metas y objetivos
Programacion de metas y objetivos
 

Destaque

Series de Tiempo
Series de TiempoSeries de Tiempo
Series de Tiempoxpr1985
 
Unidad-3-analisis-de-series-de-tiempo
Unidad-3-analisis-de-series-de-tiempoUnidad-3-analisis-de-series-de-tiempo
Unidad-3-analisis-de-series-de-tiempof2721
 
Series cronologicas y numero de indice (completo)
Series cronologicas y numero de indice (completo)Series cronologicas y numero de indice (completo)
Series cronologicas y numero de indice (completo)Estefania Guzman
 
estadistica Tipos e índices
estadistica Tipos e índicesestadistica Tipos e índices
estadistica Tipos e índicesCristian Zuñiga
 
Series cronologicas estadistica UFT
Series cronologicas estadistica UFTSeries cronologicas estadistica UFT
Series cronologicas estadistica UFTAMBARVICCARI
 
Problemas de series de tiempo
Problemas de series de tiempoProblemas de series de tiempo
Problemas de series de tiempoEQUIPO7
 
Variaciones estacionales y diurnas
Variaciones estacionales y diurnasVariaciones estacionales y diurnas
Variaciones estacionales y diurnasJacinto Arroyo
 
Exposición analisis de series de tiempo
Exposición analisis de series de tiempoExposición analisis de series de tiempo
Exposición analisis de series de tiempomarlysmdc
 
20 series de tiempo
20 series de tiempo20 series de tiempo
20 series de tiempoJuan Timana
 
Números indice estadística descriptiva
Números indice estadística  descriptivaNúmeros indice estadística  descriptiva
Números indice estadística descriptivajhovanny18
 
NUMEROS INDICES,ESTADISTICA DESCRIPTIVA
NUMEROS INDICES,ESTADISTICA DESCRIPTIVANUMEROS INDICES,ESTADISTICA DESCRIPTIVA
NUMEROS INDICES,ESTADISTICA DESCRIPTIVApedro2403
 
AI and Machine Learning Demystified by Carol Smith at Midwest UX 2017
AI and Machine Learning Demystified by Carol Smith at Midwest UX 2017AI and Machine Learning Demystified by Carol Smith at Midwest UX 2017
AI and Machine Learning Demystified by Carol Smith at Midwest UX 2017Carol Smith
 

Destaque (15)

Series de Tiempo
Series de TiempoSeries de Tiempo
Series de Tiempo
 
Unidad-3-analisis-de-series-de-tiempo
Unidad-3-analisis-de-series-de-tiempoUnidad-3-analisis-de-series-de-tiempo
Unidad-3-analisis-de-series-de-tiempo
 
Series cronologicas y numero de indice (completo)
Series cronologicas y numero de indice (completo)Series cronologicas y numero de indice (completo)
Series cronologicas y numero de indice (completo)
 
Distribuciones bidimensionales y cronologías
Distribuciones bidimensionales y cronologíasDistribuciones bidimensionales y cronologías
Distribuciones bidimensionales y cronologías
 
estadistica Tipos e índices
estadistica Tipos e índicesestadistica Tipos e índices
estadistica Tipos e índices
 
Series cronologicas
Series cronologicasSeries cronologicas
Series cronologicas
 
Series cronologicas estadistica UFT
Series cronologicas estadistica UFTSeries cronologicas estadistica UFT
Series cronologicas estadistica UFT
 
Problemas de series de tiempo
Problemas de series de tiempoProblemas de series de tiempo
Problemas de series de tiempo
 
Unidad II: Pronosticos
Unidad II: PronosticosUnidad II: Pronosticos
Unidad II: Pronosticos
 
Variaciones estacionales y diurnas
Variaciones estacionales y diurnasVariaciones estacionales y diurnas
Variaciones estacionales y diurnas
 
Exposición analisis de series de tiempo
Exposición analisis de series de tiempoExposición analisis de series de tiempo
Exposición analisis de series de tiempo
 
20 series de tiempo
20 series de tiempo20 series de tiempo
20 series de tiempo
 
Números indice estadística descriptiva
Números indice estadística  descriptivaNúmeros indice estadística  descriptiva
Números indice estadística descriptiva
 
NUMEROS INDICES,ESTADISTICA DESCRIPTIVA
NUMEROS INDICES,ESTADISTICA DESCRIPTIVANUMEROS INDICES,ESTADISTICA DESCRIPTIVA
NUMEROS INDICES,ESTADISTICA DESCRIPTIVA
 
AI and Machine Learning Demystified by Carol Smith at Midwest UX 2017
AI and Machine Learning Demystified by Carol Smith at Midwest UX 2017AI and Machine Learning Demystified by Carol Smith at Midwest UX 2017
AI and Machine Learning Demystified by Carol Smith at Midwest UX 2017
 

Semelhante a Análisis de series de tiempo

Anlisisdeseriesdetiempo espinoza huaman gabriel
Anlisisdeseriesdetiempo espinoza huaman gabrielAnlisisdeseriesdetiempo espinoza huaman gabriel
Anlisisdeseriesdetiempo espinoza huaman gabrielgabriel espinoza huaman
 
Series de tiempo
Series de tiempoSeries de tiempo
Series de tiempoCharlyii
 
Presentación estadistica.pptx
Presentación estadistica.pptxPresentación estadistica.pptx
Presentación estadistica.pptxVictoriaAvila36
 
Serie cronológica
Serie cronológicaSerie cronológica
Serie cronológicasasstone
 
10 teoria series_de_tiempo
10 teoria series_de_tiempo10 teoria series_de_tiempo
10 teoria series_de_tiempoWilmer Kolez
 
51 lec ciclo_economico
51 lec ciclo_economico51 lec ciclo_economico
51 lec ciclo_economicojuan rodriguez
 
Series bidimensionales y cronológicas
Series bidimensionales y cronológicasSeries bidimensionales y cronológicas
Series bidimensionales y cronológicasCAROLINA BARRAGAN
 
Conceptos básicos de econometría
Conceptos básicos de econometríaConceptos básicos de econometría
Conceptos básicos de econometríaapolo11
 
Estadisticas series de tiempo
Estadisticas series de tiempoEstadisticas series de tiempo
Estadisticas series de tiempoFatima Suplewiche
 
Ciclos económicos
Ciclos económicosCiclos económicos
Ciclos económicosgrassroberto
 
TEMA 7 SERIES DE TIEMPO, EDUCACIÓN GRAL.
TEMA 7 SERIES DE TIEMPO, EDUCACIÓN GRAL.TEMA 7 SERIES DE TIEMPO, EDUCACIÓN GRAL.
TEMA 7 SERIES DE TIEMPO, EDUCACIÓN GRAL.AlexisCruz810531
 
Presentación bio (2).pptx
Presentación bio (2).pptxPresentación bio (2).pptx
Presentación bio (2).pptxYeeNiRM
 
Métodos estadísticos Aplicados a la Gestión Tributaria (clase 5).pptx
Métodos estadísticos Aplicados a la Gestión Tributaria (clase 5).pptxMétodos estadísticos Aplicados a la Gestión Tributaria (clase 5).pptx
Métodos estadísticos Aplicados a la Gestión Tributaria (clase 5).pptxDailitGonzlezCapote2
 

Semelhante a Análisis de series de tiempo (20)

Anlisisdeseriesdetiempo espinoza huaman gabriel
Anlisisdeseriesdetiempo espinoza huaman gabrielAnlisisdeseriesdetiempo espinoza huaman gabriel
Anlisisdeseriesdetiempo espinoza huaman gabriel
 
Series de tiempo
Series de tiempoSeries de tiempo
Series de tiempo
 
Presentación estadistica.pptx
Presentación estadistica.pptxPresentación estadistica.pptx
Presentación estadistica.pptx
 
Ciclo económico
Ciclo económicoCiclo económico
Ciclo económico
 
RESUMEN UNIDAD 4
RESUMEN UNIDAD 4RESUMEN UNIDAD 4
RESUMEN UNIDAD 4
 
Serie temporal (2)
Serie temporal (2)Serie temporal (2)
Serie temporal (2)
 
Serie cronológica
Serie cronológicaSerie cronológica
Serie cronológica
 
10 teoria series_de_tiempo
10 teoria series_de_tiempo10 teoria series_de_tiempo
10 teoria series_de_tiempo
 
Ciclo economico
Ciclo economicoCiclo economico
Ciclo economico
 
51 lec ciclo_economico
51 lec ciclo_economico51 lec ciclo_economico
51 lec ciclo_economico
 
Series bidimensionales y cronológicas
Series bidimensionales y cronológicasSeries bidimensionales y cronológicas
Series bidimensionales y cronológicas
 
Conceptos básicos de econometría
Conceptos básicos de econometríaConceptos básicos de econometría
Conceptos básicos de econometría
 
Estadisticas series de tiempo
Estadisticas series de tiempoEstadisticas series de tiempo
Estadisticas series de tiempo
 
Ciclos económicos
Ciclos económicosCiclos económicos
Ciclos económicos
 
TEMA 7 SERIES DE TIEMPO, EDUCACIÓN GRAL.
TEMA 7 SERIES DE TIEMPO, EDUCACIÓN GRAL.TEMA 7 SERIES DE TIEMPO, EDUCACIÓN GRAL.
TEMA 7 SERIES DE TIEMPO, EDUCACIÓN GRAL.
 
Presentación bio (2).pptx
Presentación bio (2).pptxPresentación bio (2).pptx
Presentación bio (2).pptx
 
Filtro hp 2007
Filtro hp 2007Filtro hp 2007
Filtro hp 2007
 
Bidimensionales y cronologicas
Bidimensionales y cronologicasBidimensionales y cronologicas
Bidimensionales y cronologicas
 
Métodos estadísticos Aplicados a la Gestión Tributaria (clase 5).pptx
Métodos estadísticos Aplicados a la Gestión Tributaria (clase 5).pptxMétodos estadísticos Aplicados a la Gestión Tributaria (clase 5).pptx
Métodos estadísticos Aplicados a la Gestión Tributaria (clase 5).pptx
 
Series cronologicas
Series cronologicasSeries cronologicas
Series cronologicas
 

Mais de Isaac Gomez

Sistema de unidades
Sistema de unidadesSistema de unidades
Sistema de unidadesIsaac Gomez
 
Introduccion a la teoria de las decisiones
Introduccion a la teoria de las decisionesIntroduccion a la teoria de las decisiones
Introduccion a la teoria de las decisionesIsaac Gomez
 
Regresión y correlacion Lineal
Regresión y correlacion LinealRegresión y correlacion Lineal
Regresión y correlacion LinealIsaac Gomez
 
Seleccion de la muestra
Seleccion de la muestraSeleccion de la muestra
Seleccion de la muestraIsaac Gomez
 
Muestreo probabilistico
Muestreo probabilisticoMuestreo probabilistico
Muestreo probabilisticoIsaac Gomez
 
Guía para el calculo de la distribución normal
Guía para el calculo de la distribución normalGuía para el calculo de la distribución normal
Guía para el calculo de la distribución normalIsaac Gomez
 
Distribuciones probabilisticas
Distribuciones probabilisticasDistribuciones probabilisticas
Distribuciones probabilisticasIsaac Gomez
 

Mais de Isaac Gomez (9)

Sistema de unidades
Sistema de unidadesSistema de unidades
Sistema de unidades
 
Índices
ÍndicesÍndices
Índices
 
Introduccion a la teoria de las decisiones
Introduccion a la teoria de las decisionesIntroduccion a la teoria de las decisiones
Introduccion a la teoria de las decisiones
 
Regresión y correlacion Lineal
Regresión y correlacion LinealRegresión y correlacion Lineal
Regresión y correlacion Lineal
 
Seleccion de la muestra
Seleccion de la muestraSeleccion de la muestra
Seleccion de la muestra
 
Muestreo probabilistico
Muestreo probabilisticoMuestreo probabilistico
Muestreo probabilistico
 
Guía para el calculo de la distribución normal
Guía para el calculo de la distribución normalGuía para el calculo de la distribución normal
Guía para el calculo de la distribución normal
 
Distribuciones probabilisticas
Distribuciones probabilisticasDistribuciones probabilisticas
Distribuciones probabilisticas
 
Varianza
VarianzaVarianza
Varianza
 

Último

CONCURSO NACIONAL JOSE MARIA ARGUEDAS.pptx
CONCURSO NACIONAL JOSE MARIA ARGUEDAS.pptxCONCURSO NACIONAL JOSE MARIA ARGUEDAS.pptx
CONCURSO NACIONAL JOSE MARIA ARGUEDAS.pptxroberthirigoinvasque
 
TRABAJO FINAL TOPOGRAFÍA COMPLETO DE LA UPC
TRABAJO FINAL TOPOGRAFÍA COMPLETO DE LA UPCTRABAJO FINAL TOPOGRAFÍA COMPLETO DE LA UPC
TRABAJO FINAL TOPOGRAFÍA COMPLETO DE LA UPCCarlosEduardoSosa2
 
La Evaluacion Formativa SM6 Ccesa007.pdf
La Evaluacion Formativa SM6  Ccesa007.pdfLa Evaluacion Formativa SM6  Ccesa007.pdf
La Evaluacion Formativa SM6 Ccesa007.pdfDemetrio Ccesa Rayme
 
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 4ºESO
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 4ºESOPrueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 4ºESO
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 4ºESOluismii249
 
Tema 17. Biología de los microorganismos 2024
Tema 17. Biología de los microorganismos 2024Tema 17. Biología de los microorganismos 2024
Tema 17. Biología de los microorganismos 2024IES Vicent Andres Estelles
 
6°_GRADO_-_MAYO_06 para sexto grado de primaria
6°_GRADO_-_MAYO_06 para sexto grado de primaria6°_GRADO_-_MAYO_06 para sexto grado de primaria
6°_GRADO_-_MAYO_06 para sexto grado de primariaWilian24
 
1ro Programación Anual D.P.C.C planificación anual del área para el desarroll...
1ro Programación Anual D.P.C.C planificación anual del área para el desarroll...1ro Programación Anual D.P.C.C planificación anual del área para el desarroll...
1ro Programación Anual D.P.C.C planificación anual del área para el desarroll...JoseMartinMalpartida1
 
Desarrollo y Aplicación de la Administración por Valores
Desarrollo y Aplicación de la Administración por ValoresDesarrollo y Aplicación de la Administración por Valores
Desarrollo y Aplicación de la Administración por ValoresJonathanCovena1
 
Louis Jean François Lagrenée. Erotismo y sensualidad. El erotismo en la Hist...
Louis Jean François Lagrenée.  Erotismo y sensualidad. El erotismo en la Hist...Louis Jean François Lagrenée.  Erotismo y sensualidad. El erotismo en la Hist...
Louis Jean François Lagrenée. Erotismo y sensualidad. El erotismo en la Hist...Ars Erótica
 
LA LITERATURA DEL BARROCO 2023-2024pptx.pptx
LA LITERATURA DEL BARROCO 2023-2024pptx.pptxLA LITERATURA DEL BARROCO 2023-2024pptx.pptx
LA LITERATURA DEL BARROCO 2023-2024pptx.pptxlclcarmen
 
PINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).ppt
PINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).pptPINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).ppt
PINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).pptAlberto Rubio
 
PROPUESTA COMERCIAL SENA ETAPA 2 ACTIVIDAD 3.pdf
PROPUESTA COMERCIAL SENA ETAPA 2 ACTIVIDAD 3.pdfPROPUESTA COMERCIAL SENA ETAPA 2 ACTIVIDAD 3.pdf
PROPUESTA COMERCIAL SENA ETAPA 2 ACTIVIDAD 3.pdfEduardoJosVargasCama1
 
activ4-bloque4 transversal doctorado.pdf
activ4-bloque4 transversal doctorado.pdfactiv4-bloque4 transversal doctorado.pdf
activ4-bloque4 transversal doctorado.pdfRosabel UA
 
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptxConcepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptxFernando Solis
 
Actividades para el 11 de Mayo día del himno.docx
Actividades para el 11 de Mayo día del himno.docxActividades para el 11 de Mayo día del himno.docx
Actividades para el 11 de Mayo día del himno.docxpaogar2178
 

Último (20)

CONCURSO NACIONAL JOSE MARIA ARGUEDAS.pptx
CONCURSO NACIONAL JOSE MARIA ARGUEDAS.pptxCONCURSO NACIONAL JOSE MARIA ARGUEDAS.pptx
CONCURSO NACIONAL JOSE MARIA ARGUEDAS.pptx
 
Tema 11. Dinámica de la hidrosfera 2024
Tema 11.  Dinámica de la hidrosfera 2024Tema 11.  Dinámica de la hidrosfera 2024
Tema 11. Dinámica de la hidrosfera 2024
 
TRABAJO FINAL TOPOGRAFÍA COMPLETO DE LA UPC
TRABAJO FINAL TOPOGRAFÍA COMPLETO DE LA UPCTRABAJO FINAL TOPOGRAFÍA COMPLETO DE LA UPC
TRABAJO FINAL TOPOGRAFÍA COMPLETO DE LA UPC
 
La Evaluacion Formativa SM6 Ccesa007.pdf
La Evaluacion Formativa SM6  Ccesa007.pdfLa Evaluacion Formativa SM6  Ccesa007.pdf
La Evaluacion Formativa SM6 Ccesa007.pdf
 
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 4ºESO
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 4ºESOPrueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 4ºESO
Prueba de evaluación Geografía e Historia Comunidad de Madrid 4ºESO
 
Supuestos_prácticos_funciones.docx
Supuestos_prácticos_funciones.docxSupuestos_prácticos_funciones.docx
Supuestos_prácticos_funciones.docx
 
PP_Comunicacion en Salud: Objetivación de signos y síntomas
PP_Comunicacion en Salud: Objetivación de signos y síntomasPP_Comunicacion en Salud: Objetivación de signos y síntomas
PP_Comunicacion en Salud: Objetivación de signos y síntomas
 
Tema 17. Biología de los microorganismos 2024
Tema 17. Biología de los microorganismos 2024Tema 17. Biología de los microorganismos 2024
Tema 17. Biología de los microorganismos 2024
 
6°_GRADO_-_MAYO_06 para sexto grado de primaria
6°_GRADO_-_MAYO_06 para sexto grado de primaria6°_GRADO_-_MAYO_06 para sexto grado de primaria
6°_GRADO_-_MAYO_06 para sexto grado de primaria
 
Novena de Pentecostés con textos de san Juan Eudes
Novena de Pentecostés con textos de san Juan EudesNovena de Pentecostés con textos de san Juan Eudes
Novena de Pentecostés con textos de san Juan Eudes
 
1ro Programación Anual D.P.C.C planificación anual del área para el desarroll...
1ro Programación Anual D.P.C.C planificación anual del área para el desarroll...1ro Programación Anual D.P.C.C planificación anual del área para el desarroll...
1ro Programación Anual D.P.C.C planificación anual del área para el desarroll...
 
Desarrollo y Aplicación de la Administración por Valores
Desarrollo y Aplicación de la Administración por ValoresDesarrollo y Aplicación de la Administración por Valores
Desarrollo y Aplicación de la Administración por Valores
 
Louis Jean François Lagrenée. Erotismo y sensualidad. El erotismo en la Hist...
Louis Jean François Lagrenée.  Erotismo y sensualidad. El erotismo en la Hist...Louis Jean François Lagrenée.  Erotismo y sensualidad. El erotismo en la Hist...
Louis Jean François Lagrenée. Erotismo y sensualidad. El erotismo en la Hist...
 
LA LITERATURA DEL BARROCO 2023-2024pptx.pptx
LA LITERATURA DEL BARROCO 2023-2024pptx.pptxLA LITERATURA DEL BARROCO 2023-2024pptx.pptx
LA LITERATURA DEL BARROCO 2023-2024pptx.pptx
 
PINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).ppt
PINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).pptPINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).ppt
PINTURA DEL RENACIMIENTO EN ESPAÑA (SIGLO XVI).ppt
 
PROPUESTA COMERCIAL SENA ETAPA 2 ACTIVIDAD 3.pdf
PROPUESTA COMERCIAL SENA ETAPA 2 ACTIVIDAD 3.pdfPROPUESTA COMERCIAL SENA ETAPA 2 ACTIVIDAD 3.pdf
PROPUESTA COMERCIAL SENA ETAPA 2 ACTIVIDAD 3.pdf
 
activ4-bloque4 transversal doctorado.pdf
activ4-bloque4 transversal doctorado.pdfactiv4-bloque4 transversal doctorado.pdf
activ4-bloque4 transversal doctorado.pdf
 
Interpretación de cortes geológicos 2024
Interpretación de cortes geológicos 2024Interpretación de cortes geológicos 2024
Interpretación de cortes geológicos 2024
 
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptxConcepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
Concepto y definición de tipos de Datos Abstractos en c++.pptx
 
Actividades para el 11 de Mayo día del himno.docx
Actividades para el 11 de Mayo día del himno.docxActividades para el 11 de Mayo día del himno.docx
Actividades para el 11 de Mayo día del himno.docx
 

Análisis de series de tiempo

  • 1. Lic. Alan González Osuna. Lic. Fco. Israel Mancera Glz. Lic. Raymundo Navarro.
  • 2. SERIES DE TIEMPO  Una serie de tiempo es el conjunto de observaciones producidas en determinados momentos durante un período, ya sea semanal, trimestral o anual, generalmente a intervalos iguales.
  • 3.  El comportamiento de cualquier serie de tiempo puede observarse gráficamente, no en todos los casos es posible distinguir las particularidades que cada una puede contener.  Estos movimientos son llamados a menudo componente de una serie de tiempo, y que se supone son causados por fenómenos distintos.
  • 4. El análisis  El primer paso para analizar una serie de tiempo es graficarla, esto permite: identificar la tendencia, la estacionalidad, las variaciones irregulares.  Un modelo clásico para una serie de tiempo, puede ser expresada como suma o producto de tres componentes: tendencia estacional y un termino de error aleatorio.
  • 5. La aplicación: Las series de tiempo se pueden citar en Series económicas distintas áreas: Series físicas Geofísica Series de tiempo Series demográficas Series de marketing Series de telecomunicación Series de transporte
  • 6. CLASIFICACIÓN DE LAS SERIES DE TIEMPO Ó COMPONENTES: Las series de tiempo pueden estar definidas por cuatro tiempos principales, llamados a menudo componentes de una serie de tiempo:  La tendencia secular  La variación cíclica  Variación estacional  La variación irregular
  • 7. TENDENCIA SECULAR  Son tendencias a largo plazo de ventas, empleo, el precio de las acciones, y otras series económicas y comerciales (sin alteraciones de una serie de tiempo).  El movimiento secular presenta movimientos suaves de largo plazo, los cuales están dominados por factores de tipo económico.
  • 8. En la gráfica se muestra la recta de tendencia ajustada a datos trimestrales. La recta de trazos después de 1972 representa proyecciones.
  • 9. VARIACIÓN CÍCLICA  Es el ascenso y descenso de una serie de tiempo en periodos mayores a un año. El componente cíclico es la fluctuación en forma de onda alrededor de la tendencia, por lo que afecta regularmente las condiciones económicas generales. Los patrones cíclicos tienden a repetirse en datos aproximadamente cada dos, tres o más años. Comúnmente las fluctuaciones cíclicas estén influidas por cambios de expansión y contracción económicas, a los que comúnmente se conoce como ciclo de los negocios.
  • 10. MOVIMIENTOS CÍCLICOS O VARIACIONES CÍCLICAS  Son oscilaciones de larga duración alrededor de la curva de tendencia, los cuales pueden o no ser periódicos. Se caracterizan por tener lapsos de expansión y contracción.  Solo se consideran movimientos cíclicos si se producen en un intervalo de tiempo superior al año.
  • 11. En el gráfico, los movimientos cíclicos alrededor de la curva de tendencia están trazados en negrita.
  • 12. VARIACIÓN ESTACIONAL  El componente estacional se refiere a un patrón de cambio que se repite a si mismo año tras año. En el caso de series mensuales, el componente estacional mide la variabilidad de las series, por ejemplo, de enero, febrero, etc. En las series trimestrales hay cuatro elementos estaciónales, uno para cada trimestre.
  • 13. MOVIMIENTOS ESTACIONALES O VARIACIONES ESTACIONALES  En el gráfico no se observa ningún movimiento estacional, puesto que se trata de una serie anual.
  • 14. VARIACIÓN IRREGULAR  El componente aleatorio mide la variabilidad de las series de tiempo después de que se retiran los otros componentes. Contabiliza la variabilidad aleatoria en una serie de tiempo ocasionada por factores imprevistos y no ocurrentes. La mayoría de los componentes irregulares se conforman de variabilidad aleatoria, si embargo, los sucesos impredecibles pueden provocar irregularidad en una variable.
  • 15. Movimientos irregulares, al azar, ó ruido estadístico  Si bien pueden ser generados por factores de tipo económico, generalmente sus efectos producen variaciones que solo duran un corto intervalo de tiempo.  El criterio mas lógico a seguir es aislarlos secuencialmente partiendo de la serie original para luego analizarlos de manera individual.  La mejor forma de apreciarlos es a través de su observación visual.
  • 16. En un estudio de la producción diaria en una fábrica se presentó la siguiente situación:  Los puntos enmarcados en un círculo corresponden a un comportamiento anormal de la serie. Al investigar estos dos puntos se vio que correspondían a dos días de paro, lo que naturalmente afectó la producción en esos días. El problema fue solucionado eliminando las observaciones e interpolando.
  • 17. EN CONCLUSIÓN  Las series de tiempo ayudan a describir, explicar, predecir y controlar aquellos procesos que de alguna manera se presentan en el tiempo, si bien ay que recordar que la observación se da de manera ordenada en el tiempo por lo que su aplicación se refleja de manera concreta en diferentes áreas científicas y sociales ayudando a pronosticar eventos futuros o a tomar decisiones importantes de diferentes tipos
  • 18. Lic. Alan González Osuna. Lic. Fco. Israel Mancera Glz. Lic. Raymundo Navarro. GRACIAS POR SU ATENCIÓN