El análisis de series de tiempo se utiliza para comprender cómo cambia el valor de alguna variable con el tiempo.
En este artículo, compartimos cinco ejemplos de cómo el análisis de series de tiempo se usa comúnmente en situaciones de la vida real.
Las tiendas minoristas a menudo usan el análisis de series de tiempo para analizar cómo sus ventas totales son tendidas con el tiempo.
El análisis de series de tiempo es particularmente útil para analizar las tendencias mensuales, estacionales y anuales en las ventas.
Esto permite que las tiendas minoristas puedan predecir con mayor precisión cuáles serán sus ventas durante un período próximo y poder predecir con mayor precisión cuánto inventario y personal necesitarán durante diferentes períodos del año.
El análisis de la serie temporal también es utilizado con frecuencia por los operadores de acciones para que puedan obtener una mejor comprensión de los patrones en varios precios de las acciones.
Las parcelas de series de tiempo en particular son útiles porque permiten a los analistas y comerciantes de acciones comprender la tendencia y la dirección de un cierto precio de las acciones.
Weatherman también usa con frecuencia el análisis de series de tiempo para predecir cuáles serán las temperaturas durante diferentes meses y temporadas durante todo el año.
El análisis de series de tiempo también se usa en el campo de la medicina para monitorear la frecuencia cardíaca de los pacientes que pueden estar en ciertos medicamentos para asegurarse de que la frecuencia cardíaca no fluctúe demasiado salvajemente durante cualquier hora del día.
Las publicaciones en línea a menudo utilizan el análisis de la serie temporal para analizar las tendencias en el número total de suscriptores de un año a otro.
¿Qué es un análisis de series de tiempo?
El análisis de series de tiempo es una técnica en estadísticas que trata con datos de series de tiempo y análisis de tendencias. Los datos de la serie temporal siguen intervalos de tiempo periódicos que se han medido en intervalos de tiempo regulares o se han recopilado en intervalos de tiempo particulares. En otras palabras, una serie de tiempo es simplemente una serie de puntos de datos ordenados en el tiempo, y el análisis de series de tiempo es el proceso de dar sentido a estos datos.
En un contexto comercial, los ejemplos de datos de series de tiempo incluyen cualquier tendencia que deba capturarse durante un período de tiempo. Un informe de Google Trends es un tipo de datos de series de tiempo que se pueden analizar. También hay aplicaciones mucho más complejas, como la demanda y el pronóstico de la oferta basados en tendencias pasadas.
En economía, los datos de la serie temporal podrían ser el producto interno bruto (PIB), el índice de precios al consumidor, el índice S&P 500 y las tasas de desempleo. El conjunto de datos podría ser el producto interno bruto de un país de los datos económicos de la Reserva Federal.
Desde una perspectiva de ciencias sociales, los datos de la serie temporal podrían ser la tasa de natalidad, los datos de migración, el aumento de la población y los factores políticos.
Las características estadísticas de los datos de la serie temporal no siempre se ajustan a los métodos estadísticos convencionales. Como resultado, el análisis de datos de series temporales requiere con precisión un conjunto único de herramientas y métodos, conocido colectivamente como análisis de series de tiempo.
Ciertos aspectos son una parte integral del proceso de análisis de series de tiempo. El analista debe poder identificar que los datos son:
- La estacionariedad es un aspecto crucial de una serie temporal. Se determina que una serie de tiempo es estacionaria cuando sus propiedades estadísticas, como el promedio (media) y la varianza, no se alteran con el tiempo. Tiene una varianza constante y media, y la covarianza está separada del tiempo.
¿Qué es lo primero que se analiza en una serie del tiempo?
Es bastante común que aquellos que no tengan experiencia en el análisis de series de tiempo intenten «poner el carro antes del caballo», es decir, construir un modelo para analizar la serie temporal sin comprender adecuadamente esa serie temporal primero.
Las series de tiempo actúan de manera diferente a muchos otros conjuntos de datos, ya que a menudo hay autocorrelación dentro de la serie, es decir, correlaciones entre las observaciones de la variable en cuestión en diferentes períodos de tiempo.
Dejando a un lado la predicción, uno de los componentes más importantes para analizar una serie de tiempo es poder separar la señal del ruido, es decir, poder discernir patrones significativos en los datos de las de las fluctuaciones aleatorias.
Para lograr este objetivo, aquí están las tres primeras cosas que hago al analizar una serie temporal.
Un promedio móvil es el promedio en un cierto número de observaciones para la variable en cuestión.
Por ejemplo, tomemos la matriz [1, 2, 3, 4, 5]. Suponga que esta es una serie de tiempo. Deseamos calcular un promedio móvil de tres períodos para esta matriz.
- Promedio de 1, 2, 3 = 2
- Promedio de 2, 3, 4 = 3
- Promedio de 3, 4, 5 = 4
Calcular el promedio a través de una ventana móvil de esta manera ayuda a suavizar el ruido en la serie y discernir patrones que de otro modo serían realmente difíciles de detectar a simple vista.
Por ejemplo, tomemos la siguiente serie de tiempo que mide el consumo de electricidad con el tiempo en kilovatios. Los datos en cuestión se obtienen de data.gov.ie.
¿Qué es el análisis de series de tiempo?
El análisis de la serie temporal puede ser una técnica estadística que se ocupa de datos estadísticos o análisis. Por datos estadísticos nos referimos a datos que ocurren durante una serie de períodos particulares de tiempo o intervalos de tiempo. La información se tiene en cuenta en tres tipos:
Datos de la serie temporal: un grupo de observaciones sobre los valores que toma una variable en diferentes momentos.
Datos transversales: datos de 1 o más variables, recopilados en un tiempo equivalente.
Datos de conducción: un conjunto de datos de series temporales y datos transversales.
Dependencia: la dependencia se refiere a la asociación de dos observaciones con una variable equivalente, en puntos de tiempo anteriores.
Stationarity: muestra el promedio de la serie que aún es constante en un período de tiempo; Si se acumulan los efectos del pasado y, por lo tanto, los valores aumentan hacia el infinito, entonces la estacionariedad no se satisface.
Diferenciación: se utiliza para hacer la serie estacionaria, para eliminar y regular las auto-traducciones; Sin embargo, un poco de tiempo el análisis de la serie no requiere diferenciación y la serie demasiado diferencial puede producir estimaciones inexactas.
Especificaciones: puede resultar en la verificación de relaciones lineales o no lineales de las variables dependientes utilizando modelos como Arima, Arch, Garch, VAR, Cointegración, etc.
Suavizado exponencial en el análisis estadístico: este método predice el valor del próximo período que admite el valor pasado y actual. Implica el promedio de conocimiento, por lo que los componentes no sistemáticos de cada caso u observación individual se cancelan entre sí. El método de suavizado exponencial se utiliza para predecir la predicación a corto plazo. Alfa, Gamma, Phi y Delta son los parámetros que estiman el efecto de los datos estadísticos. ALFA se usa cuando la estacionalidad no está presente en los datos. El rango se usa cuando una serie tiene una tendencia en los datos. Delta se usa cuando los ciclos de estacionalidad están presentes en los datos. Se aplica un modelo consistente con el modelo de información. Adaptación de la curva en el análisis estadístico: la regresión de la adaptación de la curva se usa cuando los datos son durante una relación no lineal. La siguiente ecuación muestra un comportamiento no lineal:
Variable dependiente, donde el caso es el número de caso secuencial.
Artículos Relacionados:
