Pronóstico de series de tiempo

Test de la Raiz Unitaria y Cointegración de las series de Consumo Privado y el Ingreso Disponible

Objetivo: Comparar los resultados de dos enfoques de validación cruzada para series de temporales. Los datos: La serie utilizada fue el Precio Promedio del Cordero Patagónico publicada por el INTA. Se le realizó una transformación logarítmica y estandarización. Con ella como referencia, se simularon 100 series, añadiendo ruido mediante una distribución normal.

Los datos faltantes (NA) pueden dañar cualquier análisis de datos o la robustez de los modelos de aprendizaje estadístico. En este trabajo se presenta una posible estrategia de abordaje de este problema, con el auxilio de los tres paquetes de R, para el caso de una serie de tiempo.

En este trabajo se presentarán un grupo de herramientas de minería de datos adecuadas para el análisis exploratorio de series de tiempo. La forma más simple de iniciar el análisis de datos temporales es mediante su representación gráfica, lo que permitirá detectar las características más sobresalientes de la serie, su tendencia, amplitud de las oscilaciones, posible existencia de ciclos, puntos de ruptura, presencia de valores atípicos, entre otros.

Aprendizaje estadístico

Análisis Descriptivo-Modelo Multinomial-Modelo Logit