Visualización de Series de Tiempo de matemáticas
Acerca de esta clase educativa: Esta clase educativa cubrirá los conceptos básicos de la visualización de series de tiempo de matemáticas. Se explicará la teoría detrás de series de tiempo y luego se proporcionarán ejemplos prácticos largos con fórmulas.
Contenido de la clase
- Introducción a las Series de Tiempo de matemáticas
- Límites y Tendencias
- Modelado Estadístico
- Análisis de correlación
Introducción a las Series de Tiempo de matemáticas:
Las series de tiempo de matemáticas son una forma de representar datos de forma que sea fácil de visualizar. Las series de tiempo están compuestas por una secuencia continua de datos que varían en función del tiempo.
Estos datos pueden ser de cualquier cosa, desde los precios de una acción a una observación meteorológica. El objetivo al construir una serie de tiempo es intentar identificar patrones y tendencias dentro de los datos que podrían tener un impacto en nuestras decisiones.
Límites y Tendencias:
Un límite de una serie de tiempo se refiere al punto en que los datos dejan de cambiar de forma significativa. Esto puede ser un límite superior o inferior, según el patrón dado por los datos. Los límites le ayudan a identificar tendencias en la serie de tiempo. Por ejemplo, si la línea de límite superior aumenta de forma significativa, esto puede indicar un aumento en la demanda de determinados productos.
Modelado Estadístico:
El modelado estadístico se utiliza para identificar y comprender los componentes ocultos de una serie de tiempo. Esta es una técnica avanzada que combina diferentes componentes estadísticos para formar un modelo de una serie de tiempo. Por ejemplo, puede usar componentes estacionales, cíclicos y de punto de inflexión para comprender mejor una serie de tiempo. Esto también le permite hacer predicciones sobre los datos futuros.
Análisis de correlación:
El análisis de correlación se usa para identificar la conexión entre dos series de tiempo. Esta es una herramienta útil para comprender si los patrones y tendencias de una serie de tiempo están relacionados con otra. Esto es importante para tomar decisiones estratégicas con respecto a los activos que se estudian en una serie de tiempo.
Ejemplos Prácticos:
Ejemplo 1:
En este ejemplo, vamos a estudiar la dependencia del tiempo en el precio del petróleo. La fórmula utilizada para calcular el precio promedio es:
Precio promedio = (Precio de la cotización final + Precio de la cotización inicial) / 2
Ejemplo 2:
A continuación vamos a estudiar una serie de tiempo de temperatura en Londres. La fórmula para calcular el promedio de la temperatura diaria es:
Promedio de la temperatura diaria = ( Temperatura Máxima + Temperatura Mínima ) / 2
Ejemplo 3:
Por último, vamos a estudiar una serie de tiempo de las ganancias de una compañía. La fórmula utilizada para calcular el promedio de las ganancias semanales es:
Promedio de ganancias semanales = (Ganancias netas semanales + Gastos netos semanales ) / 2