Profesores Titulares
Profesores Docentes
Los resultados de aprendizaje de este tema son:
RA.01 Identificar patrones en datos correlacionados: tendencias y variaciones estacionales
RA.02 Comprender y modelar datos de serie temporal
RA.03 Use técnicas de pronóstico para predecir tendencias a corto plazo de patrones anteriores
RA.04 Identificar las herramientas que deben usarse en la serie de tiempo y situaciones de pronóstico
1. Introducción y descripción general del curso
2. Gráficos de series de tiempo y componentes clave de la serie temporal
3. La caja de herramientas de los pronosticadores y los pronósticos de juicio
4. Modelos de regresiones de series temporales
5. Descomposición de series temporales
6. Métodos exponenciales de suavizado y tendencia
7. Modelos de promedio autorregresivo y móvil
8. Métodos de pronóstico simples
9. Métodos de pronóstico avanzados. Nuevas tendencias
Habrá dos sesiones semanales, cuatro horas en total. Esto se complementará con problemas de práctica y deberes.
Requisitos y expectativas
- Asistir a clase y participar. Este curso es práctico y solo es efectivo si todos participan activamente. Simplemente asistir a clases NO cuenta como participación.
- Ser puntual y venir a clases a tiempo. Si llegas tarde, esto podría contar como una ausencia.
- Prepararse para cada clase. Tendremos ejercicios cortos de vez en cuando, que NO serán anunciados.
- Demuestra integridad académica en todo tu trabajo. Si copias o plagias de cualquier forma en los exámenes, la
calificación final será un cero y tendrás que aceptar las consecuencias de acuerdo con lo establecido en la Normativa de Copias.
- Seguir las reglas de uso de teléfonos móviles y portátiles. Los teléfonos móviles están prohibidos durante la clase: no hay llamadas, no hay mensajes de texto, a menos que los usemos para una actividad.
- Fecha de revisión. Después de cada evaluación (exámenes parciales / finales) y una vez que se hayan publicado las calificaciones, habrá un espacio de tiempo para la revisión del examen. No habrá revisión de los exámenes después de esta fecha.
Participación en clase, cursos 10%
Pruebas en clase 20%
Punto de control 35%
Examen final 35%
Evaluación extraordinaria: La evaluación extraordinaria consiste en un examen escrito, y la calificación máxima es 6.
Shumway, R. and Stoffer, D. (2017). Time Series Analysis and Its Applications. With R examples. Springer.