CLASES DE TENDENCIA

TNEDENCIA CONSTANTE.

Generalmente esta tendencia debe igualar a cero cuando se tiene esa estimación final. El valor para esta constante suele ser indicativa, de problemas de condicionamiento en datos.

TENDENCIA ESTOCASTICA

La tendencia estocástica también suele llamarse histórica ya que se toma como sucesiones de variables aleatorias, siendo su índice el tiempo, son observaciones tomadas a intervalos iguales con lo cual las aplicaciones visuales corresponden a datos observados cada año, cada mes.

COMENTARIO

LA TENDENCIA CONSTANTE es normal que esta tendencia iguale a cero al final, suele indicar los problemas de condición en la que se encuentran los datos.

LA TENDENCIA ESTOCASTICA    son sucesiones que varían aleatoriamente siendo guiadas por el tiempo y son observaciones con los que podemos saber su valor exacto.

 

SERIES TEMPORALES NO ESTACIONARIAS

Los procesos no estacionarios más comunes son los procesos integrados. Este es un proceso que se caracteriza por que esta integrada en un orden.

También en una serie no estacionaria la media y la variabilidad cambian con el tiempo.

El cambio en la media se traduce la presencia de una tendencia de la serie a crecer o decrecer.

COMENTARIO

En esta la media y la variabilidad cambian con el tiempo, también pueden mostrar un cambio en la media es decir baja o crece por el tiempo.

SERIES TEMPORALES ESTACIONARIAS

Una serie estacionaria es cuando toma valores diferentes en diferentes periodos de tiempo que se repiten, es decir, para datos mensuales, si los valores correspondientes a enero son diferentes a los valores que toma la serie de agosto.

También podemos definir una serie estacionaria como aquella en la que ni la media ni la varianza, ni las cuatro correlaciones dependen del tiempo, una vez estabilizada la serie mediante las transformaciones adecuadas.

COMENTARIO

Básicamente es cuando cambia sus valores a otros en diferentes periodos de tiempo, en esta ni la media, ni la varianza u otro dato depende del tiempo. 

 Series de Tiempo

Una serie temporal o cronológica es un conjunto e observaciones de una variable, ordenadas según transcurre el tiempo.

En una serie de tiempo las observaciones no se deben ordenar de mayor a menor debido a que se perdería el grueso de la información debido a que nos interesa detectar como se mueve la variable en el tiempo es muy importante respetar la secuencia temporal de las observaciones.

 Representación de una Serie Temporal

Par realizar la representación de una serie y temporal se debe realiza mediante una gráfica de dispersión x-y como se muestra en la fig.1

Fig.1. Representación de una serie temporal

 Componetes de una serie temporal

 Tendencia

La tendencia es un movimiento de larga duración que muestra la evolución general de la serie en el tiempo.

La tendencia es un movimiento que puede ser estacionario o ascendente, y su recorrido, una línea recta o una curva. Algunas de las posibles formas son las que se muestran a continuación.

La tendencia es un movimiento que puede ser estacionario o ascendente o descendente como se indica.

Fig. 3 Tendencias ascendente, estacionaria y descendente

También son posibles algunas formas para la tendencia, que no necesariamente tiene una distribución de puntos en forma aproximadamente lineal sino como las que se muestran en la figura.

 Variaciones estacionales.

Se habla de este tipo de variaciones usualmente cuando el comportamiento de la variable en el tiempo en un periodo esta relacionado con la época o un periodo particular, por lo general en el espacio cronológico presente.

 Variaciones cíclicas             

Se llama así a las oscilaciones a lo largo de una tendencia con un periodo superior al año. El ciclo sugiere la idea de que este tipo de movimiento se repite cada cierto periodo con característica parecida. Los ejemplos mas frecuentes se encuentran en le campo de las variables económicas, en estos casos se deben principalmente a la alternancia de las etapas de prosperidad y depresión en la actividad económica.

 

 Variaciones residuales

Cuando a parecen hechos imprevistos, repentinos que afecten las variables en estudio que no podemos proveer nos hallamos frente a variaciones residuales provocadas peores factores externas a aleatorios.

Por ejemplo un día lluvioso y frio durante los veranos es difícil de predecir y aunque perturbaría ciertas actividades diarias como la venta de helados no afectaría en este caso significativamente la serie.

COMENTARIO

Las series temporales también son llamadas históricas o de tiempo donde se muestran datos típicamente ordenados, y se usa para predecir o pronosticar. Las series de tiempo pueden tomar varia formas como: TENDENCIA CRECIENTE, TENDENCIA DECRECIENTE Y TENDENCIA ESTACIONARIA.

REGRESION

La palabra se emplea para denotar el proceso de estimar el valor de una de las variables en función de la otra, cuyo valor se considera dado. Galton fue el primero en utilizar el termino, en un estudio que hizo para relacionar las estaturas de padres a hijos indicando que la estatura de los hijos respecto a de la de sus padres sufre una regresión  a la media, es decir que los hijos de padres con una determinada altura tienen una estatura media mas cercana a la media de la población que a la de sus padres.

Cuando se calcula el valor de X en función de Y, se habla de una regresión de “1 en 2” será cuando calculemos el valor para Y, si conocemos el valor de X.

COMENTARIO

Consiste en predecir los valores de una variable Y conociendo los valores de otra variable X.

Vimos que la fuerza de una correlación entre X y Y aumenta a medida que los puntos del diagrama de dispersión se estrechan formando una línea recta imaginaria. Esta línea la podemos identificar con una línea de regresión, línea recta que se dibuja a través del diagrama de dispersión.