Series de tiempo

Multiple Choice

¿Qué es la estacionalidad en series de tiempo?

• Un patrón recurrente en los datos que ocurre en intervalos regulares de tiempo, como días, meses o años.

• Un incremento o decremento en los datos a largo plazo sin ningún patrón cíclico.

• Una fluctuación aleatoria que no sigue ningún patrón específico.

• Un cambio repentino y único en el comportamiento de los datos.

Multiple Choice

¿Qué es la tendencia en series de tiempo?

• Un patrón a corto plazo que se repite en intervalos regulares de tiempo.

• Una fluctuación aleatoria que no sigue ningún patrón específico.

• Un incremento o decremento sostenido en los datos a lo largo del tiempo.

• Un cambio repentino en los datos que ocurre por un evento aislado.

Multiple Choice

¿Con cuál de los siguientes parámetros se relaciona la función de autocorrelación parcial (PACF) en un modelo ARIMA?

• p - Orden autorregresivo (AR)

• d - Número de diferencias necesarias para hacer la serie estacionaria

• q - Orden de la media móvil (MA)

• Todas las anteriores

Multiple Select

En el contexto de un modelo ARIMA para series de tiempo, el parámetro "p" representa el número de términos autorregresivos (AR). ¿Cuál o cuáles de las siguientes afirmaciones son correctas respecto a los posibles valores que puede tomar "p"?

• p debe ser un número entero positivo.

• p puede ser igual a cero, lo que implica que el modelo no incluye términos autorregresivos.

• Un valor mayor de p generalmente indica una mayor complejidad en el modelo, capturando más de la dinámica de la serie temporal.

• El valor de p puede ser negativo, lo cual sería una configuración inválida para un modelo ARIMA.

• El valor de p se elige en función de la autocorrelación y la función de autocorrelación parcial de la serie temporal.

Multiple Choice

¿Qué es una media móvil en el análisis de series de tiempo?

• Una medida de la dispersión de los datos en torno a la media en intervalos regulares.

• Un promedio que se calcula a partir de un subconjunto de los datos y que se actualiza conforme se añaden nuevos datos.

• Una tendencia que aumenta o disminuye constantemente en el tiempo.

• Un patrón estacional que se repite en intervalos regulares.

Multiple Choice

Una tienda de ropa observa que sus ventas aumentan significativamente en diciembre y disminuyen durante los meses de verano, repitiendo este patrón cada año. Además, las ventas muestran una tendencia creciente a lo largo de los últimos 5 años. ¿Cuáles serían los valores más apropiados para los parámetros p, d, y q en un modelo ARIMA que capture tanto la tendencia como la estacionalidad?

• p = 1, d = 1, q = 12

• p = 0, d = 1, q = 12

• p = 1, d = 0, q = 1

• p = 0, d = 0, q = 12