Técnicas de pronósticos : aplicaciones con R
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Resumen
Se presentan dos tipos básicos de modelos para pronósticos con series de tiempo univariadas: el modelo de componentes y los modelos Arima-Sarima, con el objetivo de exponer las ventajas de cada uno. Todos los procedimientos, pruebas de hipótesis, etc se implementan con varias librerías de lenguaje R. El contenido es el siguiente: los capítulos 1-6 exponen el modelo de componentes e incluyen: modelos para la tendencia y la estacionalidad, suavizadores y medias móviles. Los capítulos 7,8,9, 10 exponen los modelos arma para los residuos, los modelos arima y sarima. En este ultimo capitulo se incluyen varias pruebas para raiz unitaria ordinaria y estacional.