Análisis de Series de Tiempo: Determinación de Tendencia y Componentes, Ejercicios de Estadística Inferencial

¡Descarga Análisis de Series de Tiempo: Determinación de Tendencia y Componentes y más Ejercicios en PDF de Estadística Inferencial solo en Docsity!

NMBRE:

MARIA RISA GARCIA

FLORES

CATEDRATICO:

ARRIOJA RODRIGUEZ

MARIO LEONCIO

MATERIA

ESTADISTICA

INFERENCIAL II

Ejemplo del Método Gráfico de una serie de tiempo

Características

Se le llama así a un conjunto de valores observados durante una serie de periodos temporales secuencialmente ordenada, tales periodos pueden ser semanales, mensuales, trimestrales o anuales. Se representa por medio de una gráfica de líneas sobre cuyo eje horizontal se representan los periodos y en cuyo eje vertical se representan los valores de las series de tiempo una serie de tiempo tiene como objetivos, entre otros:

• Determinar si se presentan ciertos patrones o pautas no aleatorias.
• Aislar y entonces estudiar sus componentes a fin de proporcionar claves para movimientos futuros.
• Hace posible pronosticar los movimientos futuros, así como otros aspectos que estén sincronizados. Por serie de tiempo nos referimos a datos estadísticos que se recopilan, observan o registran en intervalos de tiempo regulares (diario, semanal, semestral, anual, entre otros). El término serie de tiempo se aplica por ejemplo a datos registrados en forma periódicas que muestran, por ejemplo, las ventas anuales totales de almacenes, el valor trimestral total de contactos de construcción otorgados, el valor trimestral del PIB. Para llevar a cabo un análisis de este tipo, primero se deben identificar los componentes de la serie de tiempo, después aplicar las técnicas estadísticas para su análisis y, finalmente, hacer las proyecciones o pronósticos de eventos futuros. De esta forma, el análisis de series de tiempo es el procedimiento por el cual se identifican y aíslan los factores relacionados con el tiempo que influyen en los valores observados en las series de tiempo para que una vez identificados, estos factores puedan contribuir a la interpretación de valores históricos de series de tiempo y hasta entonces pronosticar valores futuros de series de tiempo.

El método clásico identifica cuatro influencias o componentes :

•Tendencia (T) •Fluctuaciones cíclicas (C) •Variaciones estacionales (E)

• Variación Aleatoria Analizar una serie de tiempo tiene como objetivos, entre otros:

ponderación distinto para cada dato. Generalmente, a la observación o dato más reciente a partir del que se quiere hacer el pronóstico, se le asigna el mayor peso, y este peso disminuye en los valores de datos más antiguos Con los siguientes datos acerca de las ventas en millones de dólares de la Empresa M & M: Hallar la ecuación de tendencia por el método de los mínimos cuadrados.

2. Pronosticar la tendencia de exportación para el 2011.
3. Elaborar la gráfica para los datos y la recta de tendencia. Solución:

1. Para hallar la ecuación de tendencia por el método de los mínimos cuadrados se llena la siguiente tabla, codificando la numeración de los años 1995 como 1, 1996 como 2, y así consecutivamente para facilitar los cálculos. Reemplazando valores en las siguientes fórmulas se obtiene los valores de a0 y a1:

Enrique González Benítez

https://www.coursehero.com/file/31858510/Series-de-tiempo-EGBpdf/

CELESTE XIOMARA LASCANO VARGAS

https://pdfcoffee.com/series-de-tiempo-estadistica-inferencial- 2 - 3 - pdf-free.html

Mario Orlando Suárez Ibujés

https://www.monografias.com/trabajos87/analisis-tendencia-series-tiempo/analisis-tendencia-series-tiempo.shtml