El curso de Técnicas de Pronósticos se ofrece para la Especialización en Estadística pero puede matricularse como curso electivos para otros programas de posgrado de la Universidad.
El objetivo general consiste en introducir los modelos básicos para análisis de series de tiempo, con base en las librerías del lenguaje R, y con énfasis en el cálculo de pronósticos
El programa se divide en ocho capítulos que desarrollan varios modelos básicos: el modelo de componentes aditivo, estimadores no paramétricos de tendencia y estacionalidad, modelos auto-regresivos de media móvil, modelos ARMA estacionales, modelos ARIMA y S-ARIMA
La metodología consiste en exposiciones virtuales con base en las Notas de Clase del profesor, acompañadas de ejemplos en R. Se realizan tres trabajos individuales, de tipo proyecto. Es decir, los tres trabajos desarrollan un análisis aplicando sucesivamente los modelos y métodos, para llegar en el último a una conclusión y síntesis.
En lo posible se utilizan datos de series reales para los talleres y ejemplos. Las áreas de aplicación son variadas, incluyendo datos de consumos, servicios, salud, ecología, economía, etc
Se utilizan las Notas de Clase del profesor, pero se provee una lista de textos de referencia.
El objetivo general consiste en introducir los modelos básicos para análisis de series de tiempo, con base en las librerías del lenguaje R, y con énfasis en el cálculo de pronósticos
El programa se divide en ocho capítulos que desarrollan varios modelos básicos: el modelo de componentes aditivo, estimadores no paramétricos de tendencia y estacionalidad, modelos auto-regresivos de media móvil, modelos ARMA estacionales, modelos ARIMA y S-ARIMA
La metodología consiste en exposiciones virtuales con base en las Notas de Clase del profesor, acompañadas de ejemplos en R. Se realizan tres trabajos individuales, de tipo proyecto. Es decir, los tres trabajos desarrollan un análisis aplicando sucesivamente los modelos y métodos, para llegar en el último a una conclusión y síntesis.
En lo posible se utilizan datos de series reales para los talleres y ejemplos. Las áreas de aplicación son variadas, incluyendo datos de consumos, servicios, salud, ecología, economía, etc
Se utilizan las Notas de Clase del profesor, pero se provee una lista de textos de referencia.
- Profesor: Norman Diego Giraldo Gomez