La tendencia irregular

3.6 tendencias regulares

Introducción

La tendencia irregular es un concepto clave en el análisis de series temporales y se refiere a las fluctuaciones a largo plazo en los datos que no pueden explicarse fácilmente por patrones o factores sistemáticos. Esta irregularidad puede deberse a una variedad de razones, como cambios económicos, eventos inesperados, factores estacionales o incluso el impacto de eventos impredecibles.

En esta introducción, exploraremos en detalle qué significa la tendencia irregular en el contexto de las series temporales y cómo puede afectar la interpretación de los datos. También discutiremos la importancia de identificar y comprender la tendencia irregular al analizar datos de series temporales, ya que puede tener un impacto significativo en la toma de decisiones y la planificación estratégica en una variedad de campos, desde la economía hasta la meteorología y más allá.

Es importante distinguir la tendencia irregular de otros componentes en el análisis de series temporales, como la tendencia a largo plazo, los patrones estacionales y la variación cíclica.

Para comprender y analizar adecuadamente los datos con tendencia irregular, se utilizan técnicas estadísticas como el suavizado o el filtrado de datos para identificar y modelar la verdadera tendencia subyacente, separándola de las fluctuaciones aleatorias.

Definición y contexto:

Comienza tu investigación explicando qué es la tendencia irregular en series temporales y por qué es un concepto relevante.

Contextualiza su importancia en diversos campos, como la economía, la meteorología, la salud, la ciencia social, entre otros.

Objetivos de la investigación:

Establece claramente los objetivos de tu investigación. ¿Qué preguntas deseas responder? ¿Qué hipótesis estás buscando verificar o refutar?

Metodología:

Describe la metodología que utilizarás para analizar la tendencia irregular en tus datos. Esto puede incluir técnicas estadísticas, análisis de regresión, modelos de series temporales, y más.

Detalla cómo recopilarás y prepararás los datos, así como cualquier software o herramientas que emplearás en tu análisis.

Datos:

Proporciona información sobre la fuente de tus datos. ¿Son datos históricos de ventas, datos climáticos, datos demográficos, u otros?

Explica cómo se recopilaron los datos y su período de tiempo.

Análisis:

Realiza un análisis detallado de la tendencia irregular en tus datos. Identifica patrones, tendencias y fluctuaciones a largo plazo.

Utiliza gráficos y visualizaciones para ilustrar tus hallazgos.

Factores explicativos:

Investiga y discute posibles factores que puedan estar contribuyendo a la tendencia irregular. ¿Son eventos inesperados, cambios en políticas, estacionalidades u otros?

Conclusiones:

Resume tus hallazgos y destaca las principales conclusiones de tu investigación.

Implicaciones y aplicaciones:

Discute las implicaciones prácticas de tus resultados. ¿Cómo pueden ayudar a la toma de decisiones en el campo de estudio relevante?

Limitaciones y futuras investigaciones:

Reconoce cualquier limitación en tu investigación y sugiere áreas para futuras investigaciones relacionadas con la tendencia irregular.

Referencias:

Incluye una lista de todas las fuentes, libros, artículos y recursos que hayas consultado para llevar a cabo tu investigación.

[pic 1]

[pic 2]

lhf [pic 3]

[pic 4]

[pic 5]

egó ro es el valor calculado de la

variable que debe predecirse llamada

variable dependiente a es la ordenada

con el eje y o simplemente le podemos

decir ordenada b es la pendiente de la

recta de regresión o simplemente le

podemos decir pendiente x es la variable

independiente para obtener el valor de

la ordenada con el eje y debemos ocupar

la siguiente fórmula nótese que dentro

de esta fórmula nos están solicitando el

valor de la pendiente el valor de la

pendiente lo obtendremos con la

siguiente fórmula x son los valores

conocidos de la variable independiente y

los valores conocidos de la variable

dependiente x barra es el promedio del

valor de las x lleva ra es el promedio

del valor de las y n es el número de

datos puntuales u observaciones veamos

un ejemplo considere la serie de tiempo

formada por las ventas de motos de un

fabricante en los últimos 10 años la

cual se muestra en la tabla se observan

los periodos en años y las ventas en

miles de unidades registradas en cada

uno de estos periodos en el año 2011 las

ventas fueron de 21.6 miles de unidades

lo que es igual a 21 mil 600 unidades en

el año 2012 las ventas fueron de 22.9

miles de unidades lo que es igual a 22

mil 900 unidades y es la misma lógica

para todos los datos siguientes hasta el

año 2020 lo primero que haremos es

añadir una columna con el nombre del

período y vamos a renombrar el año 2011

como el periodo 1 el año 2012 como el

período el año 2013 como el periodo 3 y así

sucesivamente hasta el año 2020 ahora lo

que haremos será graficar los periodos

con sus respectivas ventas colocaremos

el periodo en el eje de las equis y las

ventas en el eje de las y tal y como se

observa a continuación debemos analizar

el comportamiento de los datos

registrados en la gráfica debido a que

debemos realizar una recta que mejor se

ajuste a cada uno de estos puntos para

elaborar la recta utilizaremos la

ecuación de la recta que vimos

anteriormente

llegó ro es igual a más b por equis

debemos encontrar los valores de a que

es la ordenada al eje y b que es la

pendiente para obtener el valor de la

ordenada al eje y observe que se

...