ANALISIS DE SERIES DE TIEMPO, MODELOS DE PRONÓSTICOS Y COMPONENTES QUE INTERVIENEN PARA SU APLICACIÓN HACIA UN PROBLEMA DADO
Norma Maldonado Gálvez, Instituto Politécnico Nacional, nmg_0000z@hotmail.com, Asesora Dra. Satu Elisa Schaeffer, Universidad Autónoma de Nuevo León, Monterrey, elisa.schaeffer@gmail.com
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
Las series de tiempo son datos estadísticos en intervalos de tiempo con propiedades. Los pronósticos son predicciones que determinan hechos futuros, se realizan a través de los diferentes modelos que hay para pronosticar.
Es necesario pronosticar para poder tomar decisiones, pero no todas las personas cuentan con los suficientes conocimientos para realizarlos. El objetivo de este estudio será establecer reglas que faciliten el proceso de pronosticar para la gente que requiere tomar decisiones inteligentes y que no es experto en esto.
METODOLOGÍA
Analizar datos reales para poder identificar sus propiedades, al identificar uno o varios de sus componentes (tendencia, periodicidad, variación estacional, etc...), permite posteriormente observar patrones constantes y también aleatorios (en otros casos) que facilita el poder describirlos con base a estimaciones de éstos y con ello se determina el modelo adecuado que se utilizara.
Estas series de tiempo son adecuadas y necesarias para ser utilizadas en el lenguaje R proyect, ya que al interactuar con él, se realizan análisis estadísticos y gráficos que arrojan más precisión en los pronósticos. Al lograr este procedimiento se podrán escribir los puntos adecuados para pronosticar.
CONCLUSIONES
Se pretenden establecer reglas sencillas y de fácil comprensión para todas aquellas personas que no cuentan con el suficiente conocimiento en matemáticas y en el lenguaje R proyect, para que al tener datos de series de tiempo, estos sirvan como entrada, se procesen y arrojen como resultados los pronósticos, sin intervención humana alguna. En un futuro estas reglas se podrán utilizar para un sistema que automatice datos de series de tiempo y que permita tomar decisiones en diversos enfoques con información múltiple.
