Ir al contenido principal

Introducción al análisis de tendencia

Como ya se ha explicado, el objetivo del análisis clásico de series temporales consiste en separar sus movimientos sistemáticos de las fluctuaciones irregulares. Es indudable que el componente central de una serie es la tendencia que marca las pautas evolutivas de la variable, y cuya determinación puede ser efectuada mediante distintos procedimientos, tanto gráficos como analíticos.

En cualquier caso, debemos tener presente que el concepto largo plazo al que hemos aludido en la definición de tendencia es ambiguo, y puede suceder que nos encontremos con un ciclo de la actividad económica que oculte el verdadero valor de la tendencia.

Los métodos gráficos son utilizados con bastante generalidad como primera aproximación a la tendencia de una serie. Los más habituales consisten en trazar una línea que suavice el perfil inicial de la serie o la construcción de poligonales que unan puntos máximos y mínimos, acotando así una banda en la que se halla comprendida la tendencia.

Una simplificación de la tendencia nos llevaría a suponer que ésta se puede ajustar mediante una forma polinómica:

Y = a + bX + cX2 + dX3 + ...

y según el estudio que llevemos a cabo podremos considerar distintas expresiones (tendencias de media constante, lineal, de tipo parabólico).

El análisis gráfico es fundamental para apreciar los rasgos generales de su evolución, posibles cambios de tendencia, valores erráticos.

Comentarios

Entradas populares de este blog

Ojivas

Recibe el nombre de ojiva un gráfico que, mediante el trazado de una línea, muestra las frecuencias acumuladas de la serie. Si representa frecuencias absolutas acumuladas se llama simplemente ojiva, y si representa los porcentajes de las frecuencias relativas acumuladas se llama ojiva porcentual. Para representar una ojiva, se marcan en el eje de abscisas los valores de la variable y en el eje de ordenadas las frecuencias acumuladas. Se utiliza para representar series atemporales de frecuencia. Ejemplo Vamos a representar una ojiva de la serie correspondiente a los complementos salariales (dietas, desplazamientos...) expresados en euros de los 130 empleados y empleadas de una empresa, que aparecen reflejados en la siguiente tabla. Complementos N.º de empleados [50-60) 16 [60-70) 20 [70-80) 32 [80-90) 28 [90-100) 20 [100-110) 10 [110-120) 4 130

Polígonos de frecuencias

Un polígono de frecuencias es un gráfico que se obtiene a partir de un histograma, uniendo los puntos medios de los techos, o bases superiores, de los rectángulos. Se acostumbra a prolongar el polígono hasta puntos de frecuencia cero. Un polígono de frecuencia permite ver con gran claridad las variaciones de la frecuencia de una clase a otra. Son muy útiles cuando se pretende comparar dos o más distribuciones, ya que, así como es difícil representar dos o más histogramas en un mismo gráfico, resulta muy sencillo hacerlo con dos o más polígonos de frecuencias. La suma de las áreas de los rectángulos de un histograma de amplitud constante, es igual al área limitada por el polígono de frecuencias y el eje X. Ejemplo Vamos a construir a partir del histograma explicado en la entrada anterior , su correspondiente polígono de frecuencias. Ejemplo de polígono de frecuencias Interpretación de un polígono de frecuencias El polígono de frecuencias resume, en una sola lín

Ejemplo de tabla de frecuencia para una variable cuantitativa continua

Cuando el estudio se refiere a una variable cuantitativa continua, como el peso, la talla, velocidad, etc., o cuando tratándose de una variable cuantitativa discreta, el número de observaciones es muy grande y la cantidad de valores diferentes que toma la variable también, se recurre a agrupar los datos en intervalos. Cada uno de estos intervalos recibe el nombre de clase. Por ejemplo: En un estudio realizado sobre la estatura de cuarenta alumnos de un curso (variable cuantitativa continua, puesto que entre dos estaturas distintas puede haber un alumno que tenga una estatura intermedia), se han obtenido los siguientes resultados en metros: 1,55 1,66 1,69 1,63 1,64  1,67 1,63 1,56 1,62 1,68 1,68 1,62 1,66 1,62 1,69  1,56 1,57 1,60 1,65 1,64 1,67 1,69 1,63 1,64 1,60  1,62 1,63 1,71 1,62 1,72 1,61 1,61 1,64 1,60 1,70  1,76 1,65 1,65 1,68 1,66 Para su estudio, se procede a la agrupación de los datos en intervalos o clases. Primero se observa cuáles son los valores