Data sciencies módulo 5 semana 3

¿Qué es una serie temporal?

• Una colección de datos ordenados en el tiempo

• Una colección de datos desordenados

• Una colección de datos estadísticos

• Una colección de datos discretos

¿Qué es la estacionariedad en una serie temporal?

• La propiedad de que las estadísticas de la serie cambian con el tiempo

• La propiedad de que las estadísticas de la serie son constantes en el tiempo

• La propiedad de que los valores de la serie están desordenados

• La propiedad de que los valores de la serie son continuos

¿Qué es la autocorrelación en una serie temporal?

• La correlación entre una variable dependiente y una variable independiente

• La correlación entre los errores de una regresión

• La correlación entre los valores de la serie en diferentes momentos en el tiempo

• La correlación entre los valores de la serie y una variable externa

¿Qué es un modelo ARIMA?

• Un modelo utilizado para la regresión lineal

• Un modelo utilizado para la regresión polinómica

• Un modelo utilizado para la modelización y pronóstico de series temporales

• Un modelo utilizado para la clasificación de datos

¿Qué es la función de autocorrelación parcial (PACF) en una serie temporal?

• Una medida de la correlación entre los valores de la serie en diferentes momentos en el tiempo

• Una medida de la correlación entre los errores de una regresión

• Una medida de la correlación entre una variable dependiente y una variable independiente

• Una medida de la correlación parcial entre los valores de la serie en diferentes momentos en el tiempo

¿Cuál es el objetivo principal del análisis de series temporales?

• Entender cómo se relacionan dos o más variables en el tiempo

• Realizar una regresión lineal para predecir valores futuros

• Identificar patrones y tendencias en los datos a lo largo del tiempo

• Realizar una clasificación de datos en series temporales

¿Qué es la diferenciación en el análisis de series temporales?

• Un proceso para convertir una serie no estacionaria en una estacionaria

• Un proceso para convertir una serie estacionaria en una no estacionaria

• Un proceso para modelar la correlación entre las variables en una serie temporal

• Un proceso para evaluar la precisión de los modelos de series temporales

¿Qué son los datos de panel?

• Una colección de datos desordenados

• Una colección de datos estadísticos

• Una colección de datos que se recopilan en diferentes momentos en el tiempo

• Una colección de datos que se recopilan de diferentes unidades a lo largo del tiempo

¿Cuál es el objetivo principal del análisis de datos de panel?

• Identificar patrones y tendencias en los datos a lo largo del tiempo

• Realizar una regresión lineal para predecir valores futuros

• Entender cómo se relacionan dos o más variables en diferentes unidades a lo largo del tiempo

• Realizar una clasificación de datos en datos de panel

¿Qué es un modelo de vector autorregresivo (VAR)?

• Un modelo utilizado para la regresión lineal

• Un modelo utilizado para la regresión polinómica

• Un modelo utilizado para la modelización y pronóstico de series temporales multivariadas

• Un modelo utilizado para la clasificación de datos