Coeficiente de pearson y series de tiempo
Enviado por Christopher • 4 de Septiembre de 2018 • 903 Palabras (4 Páginas) • 339 Visitas
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Ahora como ya lo explicaba en la parte superior cuando es nula, se podrá obtener cualquier valor de Y. Resulta que la suma de productos cruzados da 0 ya que da productos positivos y negativos. Por lo tanto su fórmula es [pic 8]
Ahora te mostraré una fórmula que te será muy útil si tienes las medidas de X e Y[pic 9]
Significación del coeficiente de correlación
Una vez que ya tienes el valor del coeficiente de correlación debes determinar si el valor obtenido muestra que las variables X e Y están relacionadas realmente o tan solo presentan dicha relación como consecuencia del azar.
Un coeficiente de correlación se dice que es significativo si se puede afirmar, con una cierta probabilidad, que es diferente de cero. Más estrictamente, en términos estadísticos, preguntarse por la significación de un cierto coeficiente de correlación no es otra cosa que preguntarse por la probabilidad de que tal coeficiente proceda de una población cuyo valor sea de cero.
Series de tiempo
Son datos estadísticos que se recopilan o registran ya sea por año, día, hora etc. En otras palabras el término serie de tiempo se aplica a datos registrados en forma periódica.
Tienen cuatro elementos:
La tendencia (T) es el movimiento de los datos hacia arriba o hacia abajo a lo largo del tiempo.
La estacionalidad € se identifica como el patrón que muestran los datos en intervalos regulares, por encima o por debajo de la tendencia.
La ciclicidad (C) son los patrones que se identifican en ciertos intervalos para las series de tiempo anuales.
Las variaciones aleatorias (VA) son irregularidades que se suponen explica el azar. No muestran un patrón y presentan una distribución normal con media igual a cero.
Tipos de series de tiempo
Las series de tiempo aditivas se forman sumando los 4 componentes descritos: Serie de tiempo=T+E+C+VA
Las series de tiempo multiplicativas se forman multiplicando los 4 componentes descritos:
Serie de tiempo= (T)(E)(C)(VA)
Las series de tiempo mixtas se forman considerando algunos componentes como aditivos o como multiplicativos:
Serie de tiempo=T+E(C·VA)
Conclusión:
Puedo concluir que esto que aprendí realmente no lo sabía, son temas nuevos realmente del todo para mí y la verdad es que no entendí muy bien las fórmulas que da Pearson están un poco confusas, de hecho da ejemplos y fue un poco más claro, pero realmente me gustaría que me enseñaran más sobre este tema.
En cambio el tema de series del tiempo me pareció bastante fácil quizá porque ya lo vamos viendo en el otro trabajo pero es una definición fácil de asimilar además que te la enseña muy fácil el autor.
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