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La guía completa para el análisis y la previsión de series de tiempo

La guía completa para el análisis y la previsión de series de tiempo

Comprender la media móvil, suavizado exponencial, estacionariedad, autocorrelación, SARIMA y aplicar estas técnicas en dos proyectos.

Marco Peixeiro

7 de ago de 2019·13 min de lectura

¡Vaya más allá de lo básico y aplique modelos avanzados, como SARIMAX, VARMAX, CNN, LSTM, ResNet, LSTM autorregresivo con el curso Applied Time Series Analysis in Python!

Predecir el futuro es difícil.

Autocorrelación

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Ejemplo de gráfico de autocorrelación

Estacionalidad

1*po ZfwDPLCS5cIQBG S lA

Ejemplo de estacionalidad

Estacionariedad

1*xwMPhair k djWtULbEObQ

Ejemplo de un proceso estacionario

Cómo probar si un proceso está parado

1*glPAXrlIM2jqMRh hbACnQ

Ejemplo de un proceso no estacionario

Modelado de series de tiempo

Media móvil

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Ejemplo de media móvil en una ventana de 24 horas
1*WZOyzZewXwKOhJBbN82kfg

Ejemplo de media móvil en una ventana de 12 h

Suavizado exponencial

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Expresión de suavizado exponencial
1*nJyUcWKFrkUTFo6NPnz7gA

Ejemplo de suavizado exponencial

Suavizado exponencial doble

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Expresión de suavizado exponencial doble
1*DukUfTnknV3HirlKJAkwWQ

Ejemplo de suavizado exponencial doble

Tripa suavizado exponencial

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Expresión de suavizado exponencial triple

Modelo de media móvil integrado autorregresivo estacional (SARIMA)

Ejemplo de gráfico de autocorrelación parcial
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Ejemplo de gráfico de autocorrelación

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