Pronósticos Estratégicos de Series de Tiempo: Metodología practica para Economistas, Administradores y Científico de Datos (Guías rigurosas de Ciencia de Datos) (Spanish Edition)

Conoce sobre nuestro proyecto desde:www.datascience-en-breve.comEn el siguiente escrito, buscaremos elaborar una pequeña guía sobre el manejo de pronósticos para series temporales utilizando la familia de modelos de tipo Box-Jenkins. El objetivo final es que los lectores aprendan las bases y características que se encuentran detrás de los modelos autorregresivos, y como pueden ser utilizados para realizar pronósticos eficientes sobre cualquier serie temporal. Para este fin, introduciremos al lector a uno de los softwares analíticos más importantes de la Ciencia de Datos y la Minería de Datos en la actualidad: el lenguaje de programación R, y su IDE Rstudio. En el texto se busca que el interesado, sin importar su formación académica, pueda realizar, de manera bastante eficiente, pronósticos para las variables de interés; sin embargo, debido a la complejidad de los temas, el conocimiento básico en probabilidad y estadística ayudaría bastante en la comprensión de los temas que se abarcaran en el texto. Los temas que se presentan son didácticos, es decir, todo lo que se buscara demostrar y explicar se realizara a partir de ejemplos prácticos utilizando el software R, por lo que podrá realizar cada uno de estos ejemplos en su propia computadora utilizando las líneas de código que se presentaran en el texto. Por otra parte, se recomienda a los lectores que busquen profundizar en el procedimiento matemático que se encuentra detrás de cada uno de los modelos y procedimientos elaborados en dicho escrito. Read more