Series Temporales Análisis Práctico Con Spss Y Sas PDF Download
Are you looking for read ebook online? Search for your book and save it on your Kindle device, PC, phones or tablets. Download Series Temporales Análisis Práctico Con Spss Y Sas PDF full book. Access full book title Series Temporales Análisis Práctico Con Spss Y Sas by Juana María Alonso Revenga. Download full books in PDF and EPUB format.
Author: Juana María Alonso Revenga Publisher: Ewe Editorial Acad MIA Espa Ola ISBN: 9783848461905 Category : Languages : es Pages : 156
Book Description
Una serie temporal es el resultado de observar los valores de una variable a lo largo del tiempo en intervalos regulares (cada dia, cada mes, cada ano, ...). El analisis de las series tiene como objetivo explicar la evolucion pasada de la serie para predecir sus valores futuros. Para ello, es necesario desarrollar metodos y modelos matematicos y ajustarlos a nuestros datos reales. Esta metodologia necesita un apoyo informatico para su aplicacion en problemas reales, en nuestro caso hemos elegido los programas SPSS y SAS. Por esta razon, este libro se ha desarrollado con tres objetivos fundamentales: Primero, exponer de forma sencilla y clara los modelos teoricos necesarios para el Analisis de Series Temporales, tanto desde un punto de vista descriptivo como inferencial. Segundo, ilustrar mediante ejemplos con datos reales, como llevar a la practica los modelos teoricos, utilizando en cada problema el software adecuado para resolverlo. Para ello, todos los datos de los ejemplos y ejercicios estan disponibles en una direccion web. Y tercero, ensenar a elegir en cada caso el modelo mas adecuado para el analisis de la serie e interpretar correctamente los resultados obtenidos."
Author: Juana María Alonso Revenga Publisher: Ewe Editorial Acad MIA Espa Ola ISBN: 9783848461905 Category : Languages : es Pages : 156
Book Description
Una serie temporal es el resultado de observar los valores de una variable a lo largo del tiempo en intervalos regulares (cada dia, cada mes, cada ano, ...). El analisis de las series tiene como objetivo explicar la evolucion pasada de la serie para predecir sus valores futuros. Para ello, es necesario desarrollar metodos y modelos matematicos y ajustarlos a nuestros datos reales. Esta metodologia necesita un apoyo informatico para su aplicacion en problemas reales, en nuestro caso hemos elegido los programas SPSS y SAS. Por esta razon, este libro se ha desarrollado con tres objetivos fundamentales: Primero, exponer de forma sencilla y clara los modelos teoricos necesarios para el Analisis de Series Temporales, tanto desde un punto de vista descriptivo como inferencial. Segundo, ilustrar mediante ejemplos con datos reales, como llevar a la practica los modelos teoricos, utilizando en cada problema el software adecuado para resolverlo. Para ello, todos los datos de los ejemplos y ejercicios estan disponibles en una direccion web. Y tercero, ensenar a elegir en cada caso el modelo mas adecuado para el analisis de la serie e interpretar correctamente los resultados obtenidos."
Author: César López Publisher: CreateSpace ISBN: 9781507709894 Category : Languages : es Pages : 198
Book Description
El análisis de series temporales es la herramienta esencial en el campo de la predicción. Aproximarse a evoluciones futuras de series de datos es una tarea difícil. La metodología matemática subyacente no es trivial y su aplicación práctica presenta muchos obstáculos. Si esta tarea ya no es trivial en el campo univariante, presenta aún más dificultades en el campo multivariante. Este libro pretende explicar la predicción mediante series temporales en el campo multivariante. Se presenta paso a paso la extensión de la metodología de Box y Jenkins al campo multidimensional. Asimismo, se resuelven ejemplos prácticos que ilustran los conceptos teóricos y que enseñan a aplicarlos a series reales.El contenido más importante del libro es el siguiente:ANÁLISIS DE LA INTERVENCIÓN Y MODELOS DE LA FUNCIÓN DE TRANSFERENCIA MODELOS DE INTERVENCIÓN IDENTIFICACIÓN DE MODELOS DE INTERVENCIÓN VALORES ATÍPICOS (OUTLIERS) OUTLIERS ADITIVOS (AO) OUTLIERS INNOVACIONALES (IO) OUTLIERS DE CAMBIO EN NIVEL (LS) OYTLIERS DE CAMBIO TEMPORAL (TC) MODELO UNIVARIANTE DE LA FUNCIÓN DE TRANSFERENCIA IDENTIFICACIÓN, ESTIMACIÓN Y VALIDACIÓN DEL MODELO DE LA FUNCIÓN DE TRANSFERENCIA. MODELOS DE LA FUNCIÓN DE TRANSFERENCIA ESTACIONALES EVIEWS Y LOS MODELOS DE INTERVENCIÓN. LOS PROGRAMAS TRAMO Y SEATS SAS Y LOS MODELOS DE INTERVENCIÓN Y FUNCIÓN DE TRANSFERECIA SPSS Y LOS MODELOS DE INTERVENCIÓN MODELOS MULTIVARIANTES DE SERIES TEMPORALES MODELOS ARMA VECTORIALES PROCESO VAR(1) PROCESOS VAR(P) PROCESOS VMA(Q) VARMA(P,Q) CONSTRUCCIÓN DE MODELOS VARMA PARA SERIES ESTACIONARIAS PROCESOS SVAR, PVAR Y BVAR. MODELOS DE CORRECCIÓN DEL ERROR ESTIMACIÓN DE MODELOS VAR EN EVIEWS A TRAVÉS DE MENÚS COINTEGRACIÓN EN MODELOS VAR EN EVIEWS A TRAVÉS DE MENÚS MODELO DE VECTOR DE CORRECCIÓN DEL ERROR EN MODELOS VAR CON EVIEWS SAS Y LOS MODELOS VAR. CONTRASTES DE CAUSALIAD Y COINTEGRACIÓN. TEST DE JOHANSEN CONTRASTE DE JOHANSEN EN MODELOS VAR CON SAS MODELO DE VECTOR DE CORRECCIÓN DEL ERROR EN MODELOS VAR CON SAS MODELOS VAR CON VARIABLES EXÓGENAS (VARX) EN SAS MODELOS DINÁMICOS CON SERIES TEMPORALES. CAMBIO ESTRUCTURAL, RAÍCES UNITARIAS Y COINTEGRACIÓN. MODELOS DINÁMICOS CON SERIES TEMPORALESESTABILIDAD ESTRUCTURAL EN MODELOS CON SERIES TEMPORALES Cambio estructural y contrastes de Chow RESIDUOS RECURSIVOS: CONTRASTES BASADOS EN ESTIMACIÓN RECURSIVA CONTRASTES CUSUM Y CUSUMQ MODELOS INESTABLES: REGRESIONES ESPURIASTESTS DE RAÍCES UNITARIAS MODELOS ESTABLES EN EL LARGO PLAZO: ANÁLISIS DE LA COINTEGRACIÓN MODELOS DE CORRECCIÓN POR EL ERROR MCEEVIEWS Y LOS MODELOS DINÁMICOS RAÍCES UNITARIAS, COINTEGRACIÓN Y CAMBIO ESTRUCTURAL CON EVIEWS RAÍCES UNITARIAS, COINTEGRACIÓN Y CAMBIO ESTRUCTURAL CON SAS
Author: Maria Perez Marques Publisher: CreateSpace ISBN: 9781495342097 Category : Business & Economics Languages : es Pages : 206
Book Description
Dentro de las estructuras de datos más importantes, típicas en el trabajo econométrico aplicado, tenemos los datos de series temporales. Un conjunto de datos de series temporales consiste en observaciones sobre una variable o distintas variables a lo largo del tiempo. Ejemplos típicos de datos de series temporales son el producto interior bruto, la oferta monetaria, los índices de precios al consumo, las tasas anuales de homicidios, las cifras de ingresos y gastos de las empresas o las cifras de venta de automóviles. Dado que los acontecimientos pasados pueden tener influencia sobre acontecimientos futuros, y los efectos retardados en el comportamiento de los individuos son frecuentes en ciencias sociales, el tiempo es un parámetro importante en los conjuntos de series temporales. El libro comienza tratando los conceptos iniciales de series temporales para la predicción, para posteriormente profundizar en la mayoría de las técnicas para la obtención de predicciones, tanto condicionales como incondicionales. Se abordan, tanto los métodos autoproyectivos deterministas (Holt, Brown, Winters, etc.), como los modelos de Box Jenkins a través de la metodología ARIMA univariante y multivariante para la obtención de predicciones. En cuanto al soporte computacional para el desarrollo de modelos de predicción ,se utiliza el software SPSS.En cuanto a la metodología, se presentarán conceptos teóricos concretos y concisos al principio de los temas ilustrándolos con ejemplos que se adecuen convenientemente a la metodología y en índice creciente de dificultad.
Author: Carmen Rodríguez Morilla Publisher: ISBN: 9788471337030 Category : Mathematics Languages : es Pages : 166
Book Description
Este libro tiene como propósito iniciar al lector en los métodos que se utilizan para el estudio de una variable en el tiempo, considerándolos como instrumentos válidos en la elaboración de predicciones que nos ayudan a tomar decisiones más acertadas o con un menor riesgo. El seguimiento de los temas permite que el lector, con pocos conocimientos matemáticos o estadísticos, adquiera las herramientas necesarias para adentrarse en los entresijos de los análisis de series temporales, a través de explicaciones de marcado carácter intuitivo, logrando, de esta forma, disponer de una base o marco de referencia, que le faculten en la profundización de tratamientos más elaborados. Por ello, se han reducido las formalizaciones matemáticas y estadísticas a las estrictamente necesarias. El interés recaerá, sobre todo, en la comprensión de las diferentes técnicas, en las situaciones o ámbitos de aplicación y en la interpretación de los resultados. El contenido de la obra se ha estructurado comenzando con un capítulo de carácter introductorio, le sigue un capítulo dedicado al análisis de las diferentes componentes en que se presume dividida una serie: tendencia, estacionalidad y ciclo. El capítulo tres trata de los modelos de alisado y en el cuarto se aborda el tema de la predicción desde una perspectiva más general, proporcionándose también una serie de procedimientos que nos ayudan a validar los modelos referidos a las series temporales. Finalmente, se concluye con una aplicación práctica.
Author: Robert J. Grissom Publisher: Routledge ISBN: 1136632352 Category : Psychology Languages : en Pages : 453
Book Description
Noted for its comprehensive coverage, this greatly expanded new edition now covers the use of univariate and multivariate effect sizes. Many measures and estimators are reviewed along with their application, interpretation, and limitations. Noted for its practical approach, the book features numerous examples using real data for a variety of variables and designs, to help readers apply the material to their own data. Tips on the use of SPSS, SAS, R, and S-Plus are provided. The book's broad disciplinary appeal results from its inclusion of a variety of examples from psychology, medicine, education, and other social sciences. Special attention is paid to confidence intervals, the statistical assumptions of the methods, and robust estimators of effect sizes. The extensive reference section is appreciated by all. With more than 40% new material, highlights of the new editon include: three new multivariate chapters covering effect sizes for analysis of covariance, multiple regression/correlation, and multivariate analysis of variance more learning tools in each chapter including introductions, summaries, "Tips and Pitfalls" and more conceptual and computational questions more coverage of univariate effect sizes, confidence intervals, and effect sizes for repeated measures to reflect their increased use in research more software references for calculating effect sizes and their confidence intervals including SPSS, SAS, R, and S-Plus the data used in the book are now provided on the web along with new data and suggested calculations with IBM SPSS syntax for computational practice. Effect Sizes for Research covers standardized and unstandardized differences between means, correlational measures, strength of association, and parametric and nonparametric measures for between- and within-groups data. Intended as a resource for professionals, researchers, and advanced students in a variety of fields, this book is also an excellent supplement for advanced statistics courses in psychology, education, the social sciences, business, and medicine. A prerequisite of introductory statistics through factorial analysis of variance and chi-square is recommended.
Author: Andreas S. Weigend Publisher: Routledge ISBN: 042997227X Category : Social Science Languages : en Pages : 665
Book Description
The book is a summary of a time series forecasting competition that was held a number of years ago. It aims to provide a snapshot of the range of new techniques that are used to study time series, both as a reference for experts and as a guide for novices.
Author: David L. Streiner Publisher: Oxford University Press, USA ISBN: 0199685215 Category : Language Arts & Disciplines Languages : en Pages : 415
Book Description
A new edition of this practical guide for clinicians who are developing tools to measure subjective states, attitudes, or non-tangible outcomes in their patients, suitable for those who have no knowledge of statistics.
Author: Juana María Alonso Revenga
Author: Juana María Alonso Revenga
Author: 
Author: César Pérez López
Author: César López
Author: Juan Carlos García Díaz
Author: Maria Perez Marques
Author: Carmen Rodríguez Morilla
Author: Robert J. Grissom
Author: Andreas S. Weigend
Author: David L. Streiner