Cartelera
Pronósticos (virtual)
Invita: Maestría en Estadística Aplicada a la Investigación.
Dirigido a estudiantes, profesionales e investigadores interesados en expandir sus conocimientos sobre el tema.
Objetivo: aplicar las principales técnicas de pronósticos, analizando datos en función del tiempo, para obtener modelos matemáticos que describan fenómenos y permitan tomar decisiones.
Contenido.
- Generalidades sobre los pronósticos de series de tiempo.
1.1. Definición de series de tiempo.
1.2. Objetivos y metodología del proceso del pronóstico de series de tiempo y aplicaciones.
1.3. Componentes de una serie de tiempo: tendencial, estacional, cíclica e irregular.
1.4. Conceptos básicos estadísticos aplicados a series de tiempo.
1.5. Medición del error de pronóstico de series de tiempo.
1.6. Principio de parsimonia.
1.7. Programas para el análisis de series de tiempo.
- Métodos de regresión aplicados a series de tiempo.
2.1. Regresión con datos de series de tiempo.
2.2. Problema de autocorrelación.
2.3. Detección de la correlación serial y soluciones.
2.4. Método de regresión para pronosticar series de tiempo estacionales.
- Métodos de suavización.
3.1. Métodos de promedios móviles.
3.2. Métodos de suavización exponencial.
3.2.1. Suavización exponencial simple.
3.2.2. Suavización exponencial doble de Holt y Brown.
3.2.3. Método de Holtwinters.
- Métodos de descomposición de series de tiempo.
4.1. Métodos de descomposición aditivo y multiplicativo.
4.2. Cálculo de los índices estacionales, eliminación de la estacionalidad e identificación de la tendencia y del componente cíclico e irregular.
- Metodología de Box Jenkins.
5.1. Definición y tipos de procesos estocásticos.
5.2. Proceso estocástico estacionario.
5.3. Modelos autorregresivos y de medias móviles Arimapq.
5.4. Modelos autorregresivos integrados de media móvil Arimapdq.
5.5. Modelos Arima para series de tiempo estacionales.
Del 1 de abril al 21 de mayo.
Martes y miércoles, de 6:30 a 8:30 p.m.
Requisitos: haber cursado estadística a nivel de pregrado y tener experiencia en el procesamiento de datos cuantitativos.
Fecha límite de inscripción: viernes 28 de marzo. Solicitar ingreso
Inversión: $155.00.
Más información: Paola García Pimentel • 2210-6600, ext. 500 • maestria.estadisticaaplicada@uca.edu.sv
