La configuración de la conducta puntos de series

1. Explicar los parámetros del comportamiento de series históricas:

- Tendencia (T) que representa los movimientos de larga duración, también se le

conoce como evolución subyacente de una serie.

- Ciclo (C) caracterizado por oscilaciones alrededor de la tendencia con una duración aproximada de dos a ocho años.

- Estacionalidad (S) es un movimiento periódico que se producen dentro del año y que se repiten de un año a otro. Este componente está determinado por factores institucionales y climáticos.

- Irregularidad (I) son movimientos erráticos que no siguen un patrón específico y que obedecen a causas diversas. Este componente es prácticamente impredecible.

2. Cuales son los estadígrafos de posición

Las medidas de resumen más importantes se clasifican en tres grupos:

- Medidas de tendencia central: Media, mediana, moda

- Medidas de posición : Déciles, cuartiles, percentiles

- Medidas de dispersión : Desviación standard, varianza, coeficiente de variación

3. Cuales son las medidas de bondad de ajuste de modelos de regresión

Son los coeficientes de correlación lineal:

Se encuentra la covarianza muestral, la desviación típica muestral de las variables; el valor “r” cuadrado que se denomina coeficiente de determinación y se interpreta como el porcentaje de variabilidad que explica el modelo.

4. Que es la matriz ANOVA, que mide, cuales son sus componentes

Es un método de análisis estadístico para analizar la varianza, entre 2 o mas grupos muestrales, la matriz ANOVA evalua varias hipótesis nulas al mismo tiempo mediante la varianza de cada muestra.

Se compone de 2 modelos:

Modelo I: Efectos fijos

El modelo de efectos fijos de análisis de la varianza se aplica a situaciones en las que el experimentador ha sometido al grupo o material analizado a varios factores, cada uno de los cuales le afecta sólo a la media.

Modelo II: Efectos aleatorios (componentes de varianza)

Los modelos de efectos aleatorios se usan para describir situaciones en que ocurren diferencias incomparables en el material o grupo experimental. El ejemplo más simple es el de estimar la media desconocida de una población compuesta de individuos diferentes y en el que esas diferencias se mezclan con los errores del instrumento de medición.

5. Que son los modelos econométricos

Son funciones matemáticas que tienen como objetivo explicar una variable en función de otras, estos modelos deben tomar en cuenta variables exógenas y endógenas que explican y determinan el modelo y sus parámetros estructurales.

6. Que son, que miden, la homcedasticidad, multicolinealidad, autocorrelación, Durbin Watson.

- La homocedasticidad se presenta en un modelo cuando los errores presentan en todas las observaciones de la variable endógena la misma varianza. Dado que hablamos de varianza, la homocedasticidad es un concepto estadístico.

- Multicolinealidad: es una situación en la que se presenta una fuerte correlación entre variables explicativas del modelo. La correlación ha de ser fuerte, ya que siempre existirá correlación entre dos variables explicativas en un modelo, es decir, la no correlación de dos variables es un proceso idílico, que sólo se podría encontrar en condiciones de laboratorio.

- La función de autocorrelación se define como la correlación cruzada de la señal consigo misma. La función de autocorrelación resulta de gran utilidad para encontrar patrones repetitivos dentro de una señal, como por ejemplo, la periodicidad de una señal enmascarada bajo el ruido o para identificar la frecuencia fundamental de una señal que no contiene dicha componente, pero aparecen numerosas frecuencias armónicas de esta.

- Durbin Watson

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