1. ESTADISTICA INFERENCIAL ll
DOCENTE:
EDUARDO FERNANDEZ ECHEVERRIA
ALUMNO:
ANTONIO DE JESUS TEJEDA LOBATO
GRUPO: 4ª
TEMA:
SERIES DE TIEMPO
INTRODUCCION
Por serie de tiempo nos referimos a datos estadísticos que se recopilan o registran en
intervalos de tiempo regulares (diario, semanal, semestral, anual, etc). El término serie de
tiempo se aplica por ejemploa datos registrados en forma periódica que muestran, por
ejemplo,las ventas anuales totales de almacenes, el valor trimestral total de contratos de
construcción otorgados.
DEFINICION
Una serie de tiempoesel conjuntode observacionesproducidasendeterminadosmomentos
durante un período,yasea semanal,trimestraloanual,generalmenteaintervalosiguales.
El comportamientode cualquierseriede tiempopuede observarse gráficamente,noentodos
loscasos esposible distinguirlasparticularidadesque cadaunapuede contener

2. COMPONENTES DE UNA SERIE DE TIEMPO
1. Tendenciasecular:Latendenciasecularotendencia alargoplazode unaserie espor lo
comúnel resultadode factoresa largoplazo
2. Variaciónestacional:El componente de laserie de tiempoque representalavariabilidaden
losdatos debidaainfluenciasde lasestaciones,se llamacomponente estacional.Esta
variacióncorresponde alosmovimientosde laserie que recurrenañotrasaño enlosmismos
meses(oenlosmismostrimestres)del añopocomáso menosconla mismaintensidad.
3. Variacióncíclica: Confrecuencialasseriesde tiempopresentansecuenciasalternasde
puntosabajoy arriba de la líneade tendenciaque duranmásde unaño, estavariaciónse
mantiene despuésde que se haneliminadolasvariacionesotendenciasestacional e irregular
4. VariaciónIrregular:Estase debe afactoresa corto plazo,imprevisiblesynorecurrentesque
afectana la serie de tiempo.Comoeste componente explicalavariabilidadaleatoriade la
serie,esimpredecible,esdecir,nose puede esperarpredecirsuimpactosobre laserie de
tiempo.
METODOS
PROMEDIO MOVIL: El método de pronóstico móvil simple se utiliza cuando se quiere
dar más importancia a conjuntos de datos más recientes para obtener la
previsión. Cada punto de una media móvil de una serie temporal es la media aritmética
de un número de puntos consecutivos de la serie, donde el número de puntos es
elegido de tal manera que los efectos estacionales y / o irregulares sean eliminados.
PROMEDIO MOVIL PONDERADO: Este método de pronóstico es una variación
del promedio móvil. Mientras, en el promedio móvil simple se le asigna igual
importancia a cada uno de los datos que componen dicho promedio, en el promedio
móvil ponderado podemos asignar cualquier importancia (peso) a cualquier dato del
promedio (siempre que la sumatoria de las ponderaciones sean equivalentes al 100%).
Es una práctica regular aplicar el factor de ponderación (porcentaje) mayor al dato más
reciente.
SUAVIZAMIENTOEXPONENCIAL: El métodode suavizacióno suavizamientoexponencialsimple
puede considerarsecomounaevolucióndel métodode promediomóvilponderado,enéste
caso se calcula el promediode unaserie de tiempoconunmecanismode autocorrecciónque
busca ajustarlospronósticosendirecciónopuestaalasdesviacionesdel pasadomedianteuna
correcciónque se ve afectada por uncoeficientede suavización. Asíentonces,estemodelode
pronósticoprecisatansólode tres tiposde datos:el pronósticodel últimoperíodo,la
demandadel últimoperíodoyel coeficiente de suavización.

3. VENTAJAS
Los resultadossonfácilesyfactiblesparalosprocesosque soncíclicos
DESVENTAJAS
No se confía muchoenel patrón que se sigue y explicanconmayorvariaciónunaserie de
tiempos
CONCLUCION
Si tenemosunproblemaconpoca informaciónhistórica,podemosocuparunade estas
herramientasparael pronosticode datospuede serde algúnservicio, productoo evento
climatológico
BIBLIOGRAFIA
Samuel A. Wathen. (2008). ESTaDíSTica aplicaDa a loS nEgocioS y la
Economía. Prolongación Paseo de la Reforma 1015, Torre A, Pisos 16 y 17,
Colonia Desarrollo Santa Fe,: McGRAW-HILL/INTERAMERICANAEDITORES,S.
A. de C. V..