Publications by Wilson Sandoval Rodriguez
SARIMA
MODELO SARIMA Wilson Sandoval Rodriguez 2022-03-12 Al modelo ARIMA se le pueden hacer varias modificaciones para tener en cuenta el comportamiento estacional y no estacionario. A menudo, la dependencia del pasado tiende a ocurrir con más fuerza en múltiplos de algunos rezagos estacionales \(s\) Los datos económicos mensuales, hay una fuerte ...
3209 sym R (7294 sym/53 pcs) 9 img
Taller1ST
Series de Tiempo Univariadas Profesor:Wilson Sandoval Rodriguez, Presentado por: Alexander Jimenez y Jennifer Zamora 2022-03-09 Indicaciones: El taller debe ser desarrollado en R. Una vez terminado,debe ser disponibilizado en la plataforma. Sea exhaustivo en la resolución del taller. Más que resultados precisos, se espera un uso correcto de l...
6274 sym R (13925 sym/139 pcs) 16 img
Taller 1 Series
Series de Tiempo Univariadas Wilson Sandoval Rodriguez 2022-03-05 Indicaciones: El taller debe ser desarrollado en R. Una vez terminado,debe ser disponibilizado en la plataforma. Sea exhaustivo en la resolución del taller. Más que resultados precisos, se espera un uso correcto de los conceptos y un correcto desarrollo teórico. El taller ...
2181 sym R (1897 sym/2 pcs)
Series de tiempo S3
SESIÓN 3: ARIMA Wilson Sandoval Rodriguez 2022-02-26 Modelos de media móvil autorregresiva (ARMA) Al combinar los dos modelos MA y AR, obtenemos lo que se llama un modelo de promedio móvil autoregresivo (ARMA). El caso más simple, es el proceso ARMA (\(1\),\(1\)) como \[\begin{equation} y_{t}=\phi y_{t-1}+\varepsilon_{t}+\theta \varepsilon_...
7436 sym R (19650 sym/128 pcs) 23 img
Series de tiempo S2
Series de Tiempo Univariadas Wilson Sandoval Rodriguez 2022-02-19 Para hacer inferencias estadísticas en la estructura de un proceso estocástico (o serie de tiempo) sobre el histórico observado del proceso, normalmente se deben hacer algunas suposiciones simplificadoras (y presumiblemente razonables) sobre esa estructura. El supuesto más imp...
7086 sym R (1287 sym/22 pcs) 15 img
Series de tiempo S1
Series de Tiempo Univariadas Wilson Sandoval Rodriguez 2022 SERIES DE TIEMPO UNIVARIADAS objetivo: Aprender y aplicar métodos estadísticos para el análisis de los datos que se han observado a lo largo del tiempo. Desafío en este curso es dar cuenta de la correlación entre las mediciones que están cerca en el tiempo. Los temas cubiertos en...
6081 sym R (8093 sym/83 pcs) 20 img
Series de tiempo S3
SESIÓN 3: ARIMA Wilson Sandoval Rodriguez 2022-02-19 Modelos de media móvil autorregresiva (ARMA) Al combinar los dos modelos MA y AR, obtenemos lo que se llama un modelo de promedio móvil autoregresivo (ARMA). El caso más simple, es el proceso ARMA (\(1\),\(1\)) como \[\begin{equation} y_{t}=\phi y_{t-1}+\varepsilon_{t}+\theta \varepsilon_...
7440 sym R (19768 sym/132 pcs) 23 img