¿Cuál es la importancia y el uso de las series temporales?

Ingenuity ha encontrado formas de modelar variables que evolucionan con el tiempo en ‘dinámicas matemáticas’. A menudo hacemos las preguntas pertinentes, ¿cómo podemos predecir mejor el futuro (con) y las ocurrencias pasadas? ¿Cómo detectamos patrones específicos en nuestros datos? ¿Es constante el movimiento observado? ¿No es probable, pero quizás estable, lineal, ascendente, descendente o cíclico debido a la variación estacional?

La aplicación general de la industria ha visto el repunte de Santa Claus, con precios de las acciones que probablemente tengan una tendencia al alza durante la temporada de Navidad y luego el ‘efecto enero’, el mes en que los rendimientos promedio son más altos que los retornos mensuales promedio para todo el año. La observación nos lleva al ‘blues de octubre’ cuando los precios de las acciones tienden a disminuir. Este escenario permite el modelado de series temporales para predecir el comportamiento de los rendimientos futuros basados ​​en los precios de cierre diarios del S&P 500 o el Dow Jones Industrial Average (DJIA).

Imagina el mercado de la cerveza. Para cada compañía de producción, pronosticar la demanda futura es primordial para las ventas de ingresos y el resultado final y para estos, se necesitan datos de escáner que contengan información de compra minorista, como el precio, la marca, el tamaño del producto y la cantidad comprada reunida en el punto de compra. Esta aplicación de series temporales a la investigación de mercado y al conocimiento ayuda a determinar los efectos de la promoción de ventas en la demanda de cerveza. ¿Qué mejor podemos capturar el efecto de comportamiento intrínseco?

El análisis de línea de base en series de tiempo enfatiza una comprensión profundamente arraigada de los modelos autorregresivos (AR), promedios móviles (MA), gráficos de series de tiempo para observación y detección de patrones con la identificación de series de tiempo estacionarias y, en extensión, la autorregresión vectorial (VAR), promedios móviles autorregresivos (ARMA), promedios móviles integrados autorregresivos (ARIMA) y el modelo de promedio móvil fraccionado integrado autorregresivo (ARFIMA). Redfox Analytics

El análisis de series de tiempo tiene como objetivo comprender los patrones que evolucionan con el tiempo y usar estos patrones para predecir el comportamiento futuro (ventas mensuales, volúmenes semanales de ER, arritmias cardíacas, precios de acciones …). Los métodos ARIMA son comunes, al igual que el análisis SSA y algunas tecnologías emergentes que tienen como objetivo predecir valores futuros a partir de modelos de aprendizaje automático rezagados en el tiempo (vea aquí una breve descripción general: https://www.slideshare.net/Colle …). Los métodos espectrales, como el análisis de Fourier, pueden usarse para eliminar el ruido de las series de tiempo antes del modelado o para dividir una señal compleja en una serie de otras menos complejas.

Los modelos de series de tiempo son los modelos longitudinales más simples, y el modelado longitudinal es importante en muchos campos, desde el modelado de procesos comerciales hasta la comprensión de la evolución de enfermedades o procesos sociales hasta la predicción del clima.

Las series de tiempo no son más que arreglos de datos estadísticos en orden cronológico, es decir, de acuerdo con el tiempo.

Una serie de tiempo da la relación entre dos variables, una de ellas es el tiempo.

Matemáticamente, una serie de tiempo viene dada por

Y = f (t)

donde y es el fenómeno en un momento dado t. Por lo tanto, y puede considerarse como una función de t.

La serie temporal está constituida por los siguientes componentes:

1. Tendencia secular o movimiento a largo plazo.
2. Cambios periódicos o movimientos a corto plazo.
3. Movimiento irregular o aleatorio.

La principal preocupación del análisis de series de tiempo es estudiar el efecto neto de estos componentes en el movimiento de las series de tiempo y también estudiar estos componentes de forma independiente.

Una serie temporal tiene una gran importancia en la planificación de negocios y políticas. Sus usos son:

1. Se utiliza para estudiar el comportamiento pasado de los fenómenos bajo consideración.
2. Se utiliza para comparar las tendencias actuales con las del pasado o las tendencias esperadas. Por lo tanto, ofrece una imagen clara del crecimiento o la caída.
3. Se utiliza en la previsión comercial y la planificación de políticas por parte de varias organizaciones.
4. La variación cíclica nos ayuda a comprender los ciclos económicos.
5. La variación estacional es muy útil para empresas y minoristas, ya que ganan más en ciertas temporadas. Por ejemplo, un vendedor de ropa obtendrá más ganancias si vende ropa hinchada en invierno y ropa de seda en verano.

Hola,

Sí, para construir un modelo exitoso, el análisis de series de tiempo es importante en el aprendizaje automático.

El análisis de series de tiempo se utiliza para comprender la estructura y la función subyacentes que producen las observaciones. La comprensión de los mecanismos de una serie temporal permite desarrollar un modelo que explique los datos de tal manera que puedan producirse predicciones, monitoreo o control.

Principalmente, el análisis de series temporales se utiliza para el análisis descriptivo, de pronóstico, de intervención y control de calidad.

1. Descriptivo : Identifique patrones en datos correlacionados: tendencias y variación estacional

2. Explicación : entender y modelar los datos.

3. Previsión : predicción de tendencias a corto plazo a partir de patrones anteriores

4. Análisis de intervención : ¿cómo cambia un solo evento la serie temporal?

5. Control de calidad : las desviaciones de un tamaño especificado indican un problema

¡¡¡Aclamaciones!!!