muy buen documento

1. UNIVERSIDAD CUAUHTÉMOC
PLANTEL AGUASCALIENTES
EDUCACIÓN A DISTANCIA
Maestría en Ciencia de los Datos y
Procesamiento de Datos Masivos
(Big-Data)
Segundo Cuatrimestre
Sergio Andrés Fonseca Chitiva
MODELOS ESTADÍSTICOS DINÁMICOS
Nombre del profesor
Jonás Velasco Alvares
Fecha deentrega
Noviembre142015
“EXCELENTES PROFESIONISTAS, MEJORES SERES HUMANOS”

2. Descripción de la Actividad(es):
Realizar un resumen de todos los conceptos vistos en el capítulo 6. Enviar en
un archivo PDF el resumen.
Desarrollo de la actividad(es):
6.1 Propósito
Una serie de tiempo tendrá a menudo una definición componentes, como una
tendencia y un patrón estacional. Una regresión lineal bien elegida puede dar
cuenta de estos componentes no estacionarios, en cuyo caso el residuos del
modelo TTED definido no deben contener tendencia notable o estacional en los
Patrones. Esto nos da los residuos por lo general una correlación en el tiempo.
6.2 Strictly stationary series
Estacionalidad es una serie de tiempo {Xt, t = 0, ±1, ±2, ...} se dice que es
estacionaria, si no tiene cambios sistemáticos en la media, si no tiene cambios
sistemáticos en la varianza (la varianza es en el tiempo) y si no hay variaciones
periódicas esta indica que no hay ciclos. En otras palabras, las características
de un segmento de los datos, son similares a las de cualquier otro segmento.
Mucha de la teoría de series de tiempo es sobre series estacionarias, por esta
razón el análisis de series de tiempo algunas veces requiere de
transformaciones de series no estacionarias a estacionarias, para hacer uso de
esta teoría.
6.3 Moving average models
6.3.1 MA(q) process: Definition and properties
Nombre de la Unidad.
Métodos de Aislado
Objetivo de la Unidad.
Realizar un resumen de todos los conceptos
vistos en el capítulo.

3. El proceso de media móvil (MA) de orden q es una combinación lineal de la
término de ruido blanco actual y el q términos de ruido blanco del pasado más
reciente y es definido por:
Bibliografía.