Algo de notación matemática te va a venir bastante bien para esta situación. Deseo presentarles de qué forma se redacta formalmente la serie temporal.
La variable se redacta con la letra X
SUAVIZACIÓN EXPONENCIAL
En contraste a la media móvil inteligente, la suavización exponencial incluye todos y cada uno de los datos de las series temporales en el pronóstico mucho más peso a los valores mucho más recientes, reduciendo el peso de los datos mucho más viejos de manera exponencial en todo el tiempo.
El pronóstico para el periodo siguiente (Ft+1) se calcula a través de una media ponderada del valor del periodo de hoy (Xt) y el pronóstico del periodo de hoy (Ft). El peso del valor del periodo de hoy (a) es arbitrario, y la amabilidad del pronóstico debería probarse usando ponderaciones distintas. Uno mucho más bajo (cerca de 0) quiere decir que se entrega mucho más peso a las visualizaciones mucho más tempranas, lo que equivale a una curva mucho más despacio (esto tiende a ser conveniente en el momento en que las series temporales son equilibrados). Uno mucho más próximo a 1, dará mucho más peso a las visualizaciones mucho más recientes y responderá mucho más veloz frente a los cambios en las series temporales.
Como no poseemos datos para el pronóstico del primer periodo, tenemos la posibilidad de usar los datos reales del periodo.
Virtudes y también Problemas de las Series Temporales
Entre las primordiales virtudes, se puede destacar que las Series Temporales dejan un análisis bastante extenso de datos cuantitativos amontonados durante un preciso período temporal, a aparte de llevar a cabo pronósticos realmente útiles que dejan una mejor planificación de las ventas y también integrar actualizaciones en el plan de marketing.
No obstante, cabe apuntar que frecuentemente las Series Temporales no tienden a ser realmente útiles, en tanto que no en todos los casos se tiene datos longitudinales y en la mayor parte de las situaciones probablemente halla variantes residuales que compliquen nuestro análisis.
¿Qué es análisis de series temporales?
El análisis de series temporales muestra un grupo de técnicas estadísticas que dejan, aparte de estudiar y modelizar el accionar de un fenómeno que evoluciona en todo el tiempo, efectuar previsiones de los valores que se alcanzarán más adelante.
¿De qué forma detallar una serie temporal?
Gráficos de línea:
Especiales para representar tendencias y conseguir salvedades. Se debe tener algún precaución, en tanto que en ocasiones seleccionar una ventana u otra tienen la posibilidad de llevar a cabo ver una inclinación o la contraria. Por otra parte, asimismo nos dejan ver si algún apunte se distancia de la normaildad
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