Todo Acerca de las Series de Tiempo
La medición de ciertas variables en el tiempo es una práctica común en la mayoría de organizaciones, que ven en la información del pasado un camino para identificar problemáticas actuales o prever escenarios o situaciones futuras. La sucesión de valores de una variable, medidos y registrados secuencialmente en el tiempo, se conoce como serie de tiempo y su análisis resulta fundamental para caracterizar, predecir y controlar cualquier proceso o fenómeno natural o artificial. El presente trabajo presenta las familias de modelos de mayor utilización en el análisis de series de tiempo, tales como los modelos autorregresivos (AR), modelos de promedios móviles (MA), modelos autorregresivos mixtos de promedios móviles (ARMA) y los modelos autorregresivos integrados de promedios móviles (ARIMA), además de los modelos de estado y espacio y el filtro Kalman. Al final se anexa un documento ilustrativo sobre la implementación de los modelos descritos, utilizando el software libre de análisis estadístico R. Por Hernán Camilo Yate Támara
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