Ir al contenido principal

Ejemplo de obtención de la tendencia de una serie temporal

No hay mejor maestro que fray ejemplo.

Ejemplo

Precios hosteleros para el periodo 2008-2011 (cientos euros/habitación)

Año
2008
2009
2010
2011
Estación



Primavera
8
8,25
8,5
9
Verano
9,5
11
11,8
12,5
Otoño
7,5
7,6
8
8,5
Invierno
6
6,2
7,5
7,8

Esquema de composición: comparación de medias-desviaciones típicas

Año
Medias
Anuales
Desviaciones
Típicas
2008
7,75
1,25
2009
8,26
1,75
2010
8,95
1,68
2011
9,45
1,81

Obtención de la tendencia


Año
2008
2009
2010
2011
Estación




Primavera
---
8,42
8,83
9,67
Verano
8,33
8,95
9,43
10
Otoño
7,67
8,27
9,1
9,6
Invierno
7,25
7,4
8,17
----


  • Alisado exponencial para reflejar la tendencia. Los cálculos se han efectuado tomando S0 = Y11 y ɑ = 0,15. Coeficientes mayores aumentan mucho el alisamiento.

Año
2008
2009
2010
2011
Estación




Primavera
8
7,87
8,01
8,44
Verano
8,23
8,34
8,58
9,05
Otoño
8,12
8,23
8,5
8,97
Invierno
7,8
7,92
8,34
8,79
  • Recta de ajuste para calcular la tendencia.
Las variables:

t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
Yij
8
9,5
7,5
6
8,25
11
7,6
6,2
8,5
11,8
8
7,5
9
12,5
8,5
7,8

se ajustan mediante la recta:

Y = 7,845 + 0,089t
El análisis de la estacionalidad, en la siguiente entrada.
Etiquetas:

Comentarios

Publicar un comentario

Puedes añadir tus comentarios. Gracias

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
3 comentarios
Leer más

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
1 comentario
Leer más

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
Publicar un comentario
Leer más