Análisis de series de tiempo

Curso

En Xalapa

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Lugar

    Xalapa

  • Inicio

    Fechas disponibles

Esta experiencia educativa se ubica en el área de formación disciplinaria, en la modalidad de curso-taller. Los contenidos consisten de los principales conceptos de series de tiempo. Incluye la revisión de procesos estacionarios y no estacionarios Este un curso avanzado que requiere conocimientos sólidos de modelos lineales generalizados.

Sedes y fechas disponibles

Ubicación

Inicio

Xalapa (Veracruz)
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Lomas Del Estadio S/N, Zona Universitaria

Inicio

Fechas disponiblesInscripciones abiertas

Acerca de este curso

Exposición dentro del aula. Solución de ejercicios dentro del aula tanto de manera individual como por equipos. Solución de exámenes cortos. Presentación y solución de problemas reales de series de tiempo.

Preguntas & Respuestas

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Materias

  • Análisis
  • Componentes
  • Tendencias
  • Estacionalidad
  • Procesos
  • Función
  • Funciones
  • Resolución de conflictos
  • Diagnóstico
  • Algoritmos

Programa académico


Series de Tiempo
Ejemplos de series de tiempo y objetivos del análisis de series de tiempo. Componentes de una serie de tiempo: Tendencia, estacionalidad, ciclos, variación aleatoria.
Procesos estacionarios: Media, función de autocorrelación y función de autocorrelación parcial. Función de autocorrelación muestral, función de autocorrelación parcial muestral.
Procesos Estacionarios
Propiedades básicas. Procesos lineales. Procesos ARMA(p,q). Propiedades de la media muestral y la función de autocorrelación muestral. Procesos MA(q). Procesos AR(p).
Modelos ARMA
La función de autocorrelación y autocorrelación parcial de un proceso ARMA(p,q). Pronóstico con un modelo ARMA.
Modelación y Pronóstico con procesos ARMA
Estimación de Yule-Walker, Algoritmo de Burr. Estimación de máxima verosimilitud. Chequeo de Diagnóstico. Pronóstico.
Modelos no Estacionarios y Estacionales.
Modelos ARIMA para series de tiempo no estacionarias. Técnicas de identificación. Raíces unitarias en modelos AR y en modelos MA. Pronóstico en modelos ARIMA. Modelos estacionales: SARIMA.
Enfoque de Box-Jenkins.


El estudiante resuelve problemas que requieren del análisis de series de tiempo.

Analiza y resuelve ejercicios donde intervienen procesos estacionarios y no estacionarios

Información adicional

Con el 60% en la evaluación del desempeño y si cumple con el requisito de asistencia a clases

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