¿Qué se obtiene en la descomposición temporal?
Descomposición temporal se puede utilizar para determinar cómo la estacionalidad afecta la calidad del aire y si la calidad del aire está mejorando o empeorando con el tiempo. Predicción se puede utilizar para predecir los futuros valores de la calidad del aire.
¿Qué son los componentes temporales?
Se suelen distinguir cuatro grandes componentes en una serie temporal: la tendencia, la componente cíclica, la componente estacional y la componente irregular. Para la determinación de la tendencia existen dos enfoques alternativos: el ajuste de curvas o el filtrado de series.
¿Cómo usar Decompose en R?
Las funciones decompose() y stl() permiten descomponer una serie temporal en sus componentes estacional, de tendencia y de ruido. En el caso de decompose() la descomposición se lleva a cabo mediante un ajuste de medias móviles, mientras que stl() realiza la descomposición mediante una ajuste polinómico local.
¿Cuál es la ventaja de descomponer una serie de tiempo en sus cuatro componentes?
La ventaja de una serie temporal reside en que, además de los valores que presenta la variable, se recoge su evolución temporal, aspecto dinámico que también tiene interés práctico.
¿Cómo saber si una serie de tiempo es aditiva o multiplicativa?
Si las fluctuaciones de los valores de la variable por encima y por debajo de la tendencia presentan un patrón regular en el transcurso del tiempo, el modelo de agregación será el aditivo. Si por el contrario la amplitud de dichas fluctuaciones crece o decrece con la tendencia el esquema o modelo es el multiplicativo.
¿Cuál es el análisis clásico de las series temporales?
El análisis clásico de las series temporales consiste en considerarlas de una forma no aleatoria y presuponer que la realización de la serie puede concebirse como originada por la agregación de cuatro efectos o componentes (alguno pudiera no existir): Tendencia secular,variación cíclica,variación estacional, y variación errática.
¿Qué es la serie temporal?
Se llama serie temporal, serie cronológica, serie histórica o serie de tiempo a una sucesión de observaciones de una variable ordenadas en el tiempo.Interesa su análisis para posibilitar la descripción de la evolución histórica del fenómeno que expresa la serie.
¿Cómo se representan los procesos aleatorios que generan series reales?
La representación formal de los procesos aleatorios que generan series reales se puede realizar mediante modelos lineales de series temporales.
¿Cuáles son las ventajas del análisis univariante de series temporales?
El análisis univariante de series temporales presenta como ventaja frente a otros métodos de predicción el no depender de los problemas de información asociados a las variables endógenas o exógenas.
