• Aprenderly
  • Explore
    • Ciencia
    • Ciencias sociales
    • Historia
    • Ingeniería
    • Matemáticas
    • Negocio
    • Numeración de las artes

    Top subcategories

    • Advanced Math
    • Estadísticas y Probabilidades
    • Geometría
    • Trigonometry
    • Álgebra
    • other →

    Top subcategories

    • Astronomía
    • Biología
    • Ciencias ambientales
    • Ciencias de la Tierra
    • Física
    • Medicina
    • Química
    • other →

    Top subcategories

    • Antropología
    • Psicología
    • Sociología
    • other →

    Top subcategories

    • Economía
    • other →

    Top subcategories

    • Ciencias de la computación
    • Diseño web
    • Ingeniería eléctrica
    • other →

    Top subcategories

    • Arquitectura
    • Artes escénicas
    • Ciencias de la religión
    • Comunicación
    • Escritura
    • Filosofía
    • Música
    • other →

    Top subcategories

    • Edad Antigua
    • Historia de Europa
    • Historia de los Estados Unidos de América
    • Historia universal
    • other →
 
Sign in Sign up
Upload
aplicación de redes neuronales mlp a la prediccion de un paso en
aplicación de redes neuronales mlp a la prediccion de un paso en

TEMA 2: EXPLORACION INICIAL DE LOS DATOS
TEMA 2: EXPLORACION INICIAL DE LOS DATOS

Review of Probability and Statistics
Review of Probability and Statistics

(I) PRIMEROS ESTADÍSTICOS DE RESUMEN
(I) PRIMEROS ESTADÍSTICOS DE RESUMEN

Tipos de variables
Tipos de variables

Tiempos de bonanza - Universidad del Pacífico
Tiempos de bonanza - Universidad del Pacífico

herramientas y tecnicas de la planeación
herramientas y tecnicas de la planeación

Presentación Asignatura
Presentación Asignatura

caracterización del ciclo económicoen andalucía 1980-2008
caracterización del ciclo económicoen andalucía 1980-2008

1

Serie temporal



Una serie temporal o cronológica es una secuencia de datos, observaciones o valores, medidos en determinados momentos y ordenados cronológicamente. Los datos pueden estar espaciados a intervalos iguales (como la temperatura en un observatorio meteorológico en días sucesivos al mediodía) o desiguales (como el peso de una persona en sucesivas mediciones en el consultorio médico, la farmacia, etc.). Para el análisis de las series temporales se usan métodos que ayudan a interpretarlas y que permiten extraer información representativa sobre las relaciones subyacentes entre los datos de la serie o de diversas series y que permiten en diferente medida y con distinta confianza extrapolar o interpolar los datos y así predecir el comportamiento de la serie en momentos no observados, sean en el futuro (extrapolación pronóstica), en el pasado (extrapolación retrógrada) o en momentos intermedios (interpolación)..Uno de los usos más habituales de las series de datos temporales es su análisis para predicción y pronóstico (así se hace por ejemplo con los datos climáticos, las acciones de bolsa, o las series de datos demográficos). Resulta difícil imaginar una rama de las ciencias en la que no aparezcan datos que puedan ser considerados como series temporales. Las series temporales se estudian en estadística, procesamiento de señales, econometría y muchas otras áreas.
El centro de tesis, documentos, publicaciones y recursos educativos más amplio de la Red.
  • aprenderly.com © 2025
  • GDPR
  • Privacy
  • Terms
  • Report