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El análisis de series de tiempo es una herramienta poderosa que se puede utilizar para predecir eventos futuros. Es una forma de análisis estadístico que usa puntos de datos pasados para construir un modelo que puede usarse para pronosticar eventos futuros.
El análisis de series de tiempo se puede utilizar para una variedad de propósitos, tales como:
Hay muchos métodos diferentes que se pueden utilizar para el análisis de series de tiempo. Los métodos más comunes son:
Cada uno de estos métodos tiene sus propias fortalezas y debilidades. La elección de qué método usar depende del problema específico que está tratando de resolver.
En este post, nos centraremos en el modelo SARIMA. SARIMA significa Media Móvil Integrada Autorregresiva Estacional. Es un tipo de modelo ARIMA que se utiliza cuando existe estacionalidad en los datos.
Los modelos SARIMA se utilizan para predecir valores futuros de una serie temporal en función de valores pasados. El modelo tiene en cuenta la estacionalidad de los datos al hacer predicciones.
El modelo SARIMA se compone de tres componentes:
El componente AR se utiliza para modelar la autocorrelación en los datos. El componente I se utiliza para modelar la no estacionariedad de los datos. El componente MA se utiliza para modelar el promedio móvil de los datos.
El modelo SARIMA se ajusta a los datos utilizando el método de estimación de máxima verosimilitud (MLE). MLE es un método para estimar los parámetros de un modelo estadístico.
Una vez que el modelo SARIMA se ajusta a los datos, se puede utilizar para hacer predicciones sobre los valores futuros de la serie temporal.
Hay algunas cosas que debe tener en cuenta al usar modelos SARIMA:
Si los datos no son estacionarios, se pueden hacer estacionarios por diferenciación. La diferenciación es un proceso de restar el valor anterior del valor actual.
Si los datos no son estacionalmente estacionarios, se pueden hacer estacionalmente estacionarios mediante la diferenciación estacional. La diferenciación estacional es un proceso de restar el valor anterior del valor actual, pero solo para valores que están separados por un cierto número de períodos de tiempo.
Una vez que los datos son estacionarios, el modelo SARIMA se puede ajustar a los datos. El modelo SARIMA tiene tres parámetros:
El modelo SARIMA se ajusta a los datos al encontrar los valores de p, d y q que minimizan el error entre los valores predichos y los valores reales.
Una vez que el modelo SARIMA se ajusta a los datos, se puede utilizar para hacer predicciones sobre los valores futuros de la serie temporal. Las predicciones realizadas por el modelo SARIMA se basan en los valores pasados de la serie temporal.
El modelo SARIMA es una poderosa herramienta que puede usarse para predecir valores futuros de una serie de tiempo. Sin embargo, es importante recordar que las predicciones realizadas por el modelo SARIMA son tan precisas como los datos que se utilizan para ajustar el modelo.