Estadistica inferencial. COMPONENTES DE SERIE DE TIEMPO

ACTIVIDAD

[pic 1]

SANDRA ELIZABETH SANCHEZ     ID.490518

                           SANDRA MILENA LOPEZ               ID488797

        DOCENTE:

                                              DIEGO ARMANDO SIERRA

ASIGNATURA.

ESTADISTICA INFERENCIAL

CORPORACIÓN UNIVERSITARIA MINUTO DE DIOS

ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS

BOGOTA D.C

OCTUBRE 2016

CONTENIDO

1. Introducción.
2. Series de tiempo.
3. Pronostico de Series.
4. Ejemplos
5. Taller Regresión Y Correlación.

INTRODUCCION

La estadística nos   brinda las herramientas para obtener muestras de una población, así obtener resultados rápidos sobre encuestas de una población en general.

Se debe ser muy cuidadoso con las muestras que se tomen ya que no representa 100% exacta de una población, esto quiere decir que está expuesta a cambios como variabilidad, tipos de tendencia, puede regirse por parámetros.

La estimación estadística nos proporcionan técnicas que nos permiten dar valores aproximados de una población teniendo como base la muestra tomada, estas bases de estadística le permiten al administrador de empresas tomar decisiones acertadas después de un estudio del mercado que maneje.

Una   serie se refiere a un conjunto de observaciones ordenadas en el tiempo donde se representa el cambio de una variable, se pretende el análisis del patrón de comportamiento para vigilar su evolución.

SERIES DE TIEMPO Y PRONOSTICO

Se  entiende por serie de tiempo a datos estadísticos que se recopilan, después de una observación registrándolos en tiempos regulares como son diarios-semanales-semestrales-anuales. La serie   de tiempo se aplica a los datos registrados en forma periódica que muestran, el desempeño de actividades las cuales se desean estudiar en determinados tiempos se usan en actividades como ventas, PIB, contratos etc.

• COMPONENTES DE SERIE DE TIEMPO

En una   serie se pueden llevar  cuatro tipos de variación, los cuales sobrepuestos contribuyen a cambios en un periodo determinado dando a la serie un aspecto  errático, estos componentes son

• Tendencia   Secular

Llamada   también tendencia a largo plazo de una serie es por lo común el resultado de datos   en un largo plazo. En términos intuitivos, la tendencia de una serie de tiempo usando el patrón gradual que 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, tales como: cambios en la población, en las características demográficas de la misma, cambios en los ingresos, en la salud, en el nivel de educación y tecnología. Las tendencias a largo plazo se ajustan a diversos esquemas. Algunas se mueven continuamente hacía arriba, otras declinan, y otras más permanecen igual en un cierto período o intervalo de tiempo.

• Variación Estacional

Aquí se representa   la variabilidad de los datos debido a la influencia de las estaciones, por ello se llama  componente estacional. Esta  variación corresponde a los  movimientos   de la secuencia año tras año en los mismos   periodos.

Por   ejemplo se puede    medir  el nivel de ventas de árboles  de  navidad en diciembre, mientras  que en la  temporada escolar las editoriales esperan un nivel de  ventas  alto.

• Variación Cíclica

Suelen presentarse con frecuencia series de tiempo alternas de puntos abajo y arriba de la línea de tendencia que duran más de un año, esta variación mantiene  se después de que se han eliminado las variaciones o tendencias estacional e irregular. Un ejemplo de este tipo de variación son los ciclos comerciales cuyos períodos recurrentes dependen de la prosperidad, recesión, depresión y recuperación, las cuales no dependen de factores como el clima o las costumbres sociales.

• Variación Irregular

Esta se debe a factores a corto plazo, imprevisibles y no recurrentes que afectan a la serie del tiempo. Existen dos tipos de   variación irregular:

1. Las variaciones provocadas por los acontecimientos especiales, identificables como elecciones, huelgas, marchas, desastres  naturales.
2. Las variaciones Aleatorias o casualidad, no se pueden
3. señalar exactamente y no se equilibran.

TENDENCIA DE UNA SERIE

• Tendencia   Lineal   la tendencia de una  serie es dada por un movimiento general a largo plazo de una serie, como la  tendencia de ventas de una  empresa sus exportaciones e importaciones.

Esta  línea  muestra el movimiento de la empresa mostrando si aumenta o disminuye o continua constante en el mercado, se suele aplicar Método de Mínimos   Cuadrados.

• Tendencia No Lineal  cuando en la serie de tiempo se presenta una curva, se dice que este comportamiento no es lineal, Dentro de las tendencias no lineales que pueden presentarse en una serie se encuentran, el polinomiologaritmo exponencial y potencial.
• Métodos   Suavizamiento Un promedio móvil se construye sustituyendo cada valor de una serie por la media obtenida con esa observación y algunos de los valores inmediatamente anteriores y posteriores.

PRONOSTICOS DE SERIE DE TIEMPO

El pronóstico de series de tiempo significa que se extiende los valores históricos al futuro, donde aún no existen mediciones disponibles, este pronóstico se realiza generalmente para optimizar áreas como inventarios, producción o rotación de personal.

Existen dos variables estructurales principales que definen un pronóstico de serie de tiempo:

• El período   representa   el nivel de agregación, se usan periodos como meses, semanas y días. Los centros de atención telefónica utilizan períodos de cuartos de hora (para la optimización del personal).
• El horizonte, que representa la cantidad de períodos por adelantado que deben ser pronosticados. En la cadena de suministro, el horizonte es generalmente igual o mayor que el tiempo de entrega.

EJEMPLO:         Los datos siguientes corresponden al número de muertos en accidentes mensualmente en U.S.A. de 1973 a 1978 (fuente National Sadety Council)

...