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Describe con tus propias palabras qué significa una serie de tiempo


Enviado por   •  17 de Septiembre de 2017  •  Ensayo  •  666 Palabras (3 Páginas)  •  1.367 Visitas

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Actividad: __4__    FECHA DE ENTREGA: 21 DE JUNIO DEL 2017     

NOMBRE: __________________________________________                 Calificación: _________

Realiza lo siguiente:

  1. Describe con tus propias palabras qué significa una serie de tiempo.

Datos estadísticos que se recopilan atreves del tiempo

  1. Enlista y define las componentes de una serie de tiempo:
  • Tendencia Secular: es una serie de resultados de factores a largo plazo. La tendencia de una serie  de tiempo caracteriza el patrón gradual y consistente de las variaciones de la propia serie que se consideran consecuencias de fuerzas persistentes que afectan el crecimiento o la reducción de la misma
  • Variación estacional: Esta variación corresponde a los movimientos de la serie que recurren año tras año en los mismos meses (o en los mismos trimestres) del año
  • Variación Cíclica: variación se mantiene después de que se han eliminado las variaciones o tendencias estacional e irregular.
  • Variación Irregular: Esta se debe a factores a corto plazo, imprevisibles y no recurrentes que afectan a la serie de tiempo. Como este componente explica la variabilidad aleatoria de la serie, es impredecible
  1. ¿Cuál de las cuatro componentes de una serie de tiempo se utilizaría para describir el efecto de las ventas navideñas de una tienda departamental de menudeo?

La Variación estacional.

  1. ¿Por qué es más fácil pronosticar valores para una serie de tiempo que contiene un componente estacional que uno que posee un componente cíclico?

Es más sencillo de pronosticar debido a que el componente estacional es repetitivo en periodos más cortos, son periodos de menos de un año. Mientras que el cíclico depende de periodos mayores de un año

  1. Los datos que se presentan a continuación corresponden al número de autos de pasajeros (en miles) en Francia durante los años 1970 a 2006.

Año

1970

1975

1979

1980

1981

1982

1983

1984

1985

1986

Número de autos
(miles)

12470

15520

18440

19130

19750

20300

20600

20800

21090

21500

Año

1987

1988

1989

1990

1991

1992

1993

1994

1995

1996

Número de autos
(miles)

21970

22520

23010

23550

23810

24020

24385

24900

25100

25500

Año

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

Número de autos
(miles)

26090

26810

27480

28060

28700

29160

29560

29900

30100

30400

  1. Grafica el número de autos contra los años

[pic 2]

  1. ¿Qué componentes de la series de tiempo parecen estar presentes en esta serie?

Tendencia, por el crecimiento de los números de datos que está representando y se puede ver la serie de tiempo que en este caso es un periodo largo y aumenta en un ritmo  constante.

  1. El gerente de un banco está interesado en reducir el tiempo que las personas esperan para ver a su asesor financiero. También le interesa la relación entre el tiempo de espera (Y) en minutos y el número de asesores atendiendo (X). Se registraron los siguientes datos:

[pic 3]

  1. Realiza el diagrama de dispersión y calcula el coeficiente de correlación. ¿Qué puedes interpretar del resultado obtenido del coeficiente de correlación?

Coeficiente de Correlación es Negativo (-0.8136) por lo tanto el diagrama de dispersión tiene una tendencia lineal negativa

X

2

3

5

4

2

6

1

3

4

Y

12.8

11.3

3.2

6.4

11.6

3.2

8.7

10.5

8.2

[pic 4]

  1. Una empresa refresquera está estudiando el efecto de su última campaña publicitaria. Se eligieron personas al azar y se les llamó para preguntarles cuántas latas de su refresco habían comprado la semana anterior y cuántos anuncios de su refresco habían leído o visto durante el periodo. Los datos se presentan a continuación:

[pic 5]

X

Y

3

11

7

18

4

9

2

4

0

7

4

6

1

3

2

8

  1. Realiza el diagrama de dispersión y calcula el coeficiente de correlación. ¿Qué puedes interpretar del resultado obtenido del coeficiente de correlación?

El Coeficiente de Correlación es positivo 0.7867, el diagrama de dispersión indica una línea ascendente.


[pic 6]

  1. El siguiente conjunto de datos son las ventas semanales de un artículo de comida (en miles). Determinen el coeficiente de autocorrelación r1:
     Coeficiente de Auto correlación es igual a 0[pic 7]

[pic 8]

  1. Enseguida se presentan los precios diarios al cierre (en dólares por acción). Realiza el diagrama de dispersión y prueba si existe autocorrelación en estos datos. Utiliza un alfa = 0.05.

[pic 9]

        

Periodo

Precio

1

88.7

2

83

3

83.61

4

83.15

5

82.84

6

83.99

7

84.55

8

84.36

9

85.53

10

86.54

11

86.89

12

87.77

13

87.29

14

87.99

15

88.8

16

88.8

17

89.11

18

89.1

19

88.9

20

89.21


[pic 10]

        [pic 11]

Periodo

Precio

1

88.7

2

83

3

83.61

4

83.15

5

82.84

6

83.99

7

84.55

8

84.36

9

85.53

10

86.54

Coef.C.

0.07334

Periodo

Precio

11

86.89

12

87.77

13

87.29

14

87.99

15

88.8

16

88.8

17

89.11

18

89.1

19

88.9

20

89.21

Coef.C.

0.90391


[pic 12]

...

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