EJEMPLOS DE GRAFICAS DE SERIES DE TIEMPO

Cuando se grafican las mediciones como una serie de tiempo a menudo se observan tendencias, ciclos u otras características importantes de los datos que, de otra forma, pasarían inadvertidas. Por lo tanto, cuando se tienen datos tomados en forma cronológica, y antes de realizar los cálculos para una distribución de frecuencia o un histograma, es indispensable realizar primero el gráfico de serie de tiempo para verificar que la muestra sea aleatoria y no contenga ciclos, tendencias u otros fenómenos no aleatorios.

La gráfica siguiente presenta la evolución de los caudales de un río para un mismo mes y para diferentes años. Como se observa, no hay aparentemente ninguna tendencia ni ningún comportamiento cíclico.

La gráfica siguiente presenta de nuevo la evolución de los caudales mensuales para un río para los diferentes meses del año y para un período de varios años. No se observa ninguna tendencia en los caudales, pero sí un comportamiento cíclico, con un ciclo de 12 meses. Observe, por ejemplo, el comportamiento de los caudales para los períodos 1, 13, 25, etc. En este caso, no tendría sentido calcular, por ejemplo, un solo histograma para todo el conjunto de datos, sino que habría que analizar, en principio, cada mes por separado. Todo el conjunto de datos puede analizarse usando las técnicas especiales diseñadas para el análisis de las series de tiempo.

COMENTARIO:
Creo que estas graficas nos muestran como es que los diferentes estudios que se realizan sobre un problema, dato o variable varia segun el tiempo y pueden tomer una tendencia que puede ser ciclica o no y que ademas nos puede pronosticar que cambio puede sufrir mas adelante la misma variable

SERIES DE TIEMPO

Series de Tiempo
Una serie temporal o cronologica es un conjunto e observaciones de una variable, ordenadas segu transcurre el tiempo.
En una serie de tiempo las observaciones no se deben ordenar de mayor a menor debidoa que se perderia el grueso de la informacion debido a que nos intersea detectar como se mueve la variable en el tiempo es muy importante respetar la secuencia temporal de las observaciones.

2.2 Representacion de una Serie Temporal
Par realizar la reprsenyacion de una serie ytemporal se debe realizae mediante una gráfica de disprsión x-y como se muestra en la fig.1

REGRESION Y CORRELACION LINEAL

REGRESION: La regresión lineal simple comprende el intento de desarrollar una línea recta o ecuación matemática lineal que describe la reacción entre dos variables.

La regresión puede utilizadas de diversas formas. Se emplean en situaciones en la que las dos variables miden aproximadamente lo mismo, pero en las que una variable es relativamente costosa, o, por el contrario, es poco interesante trabajar con ella, mientras que con la otra variable no ocurre lo mismo.
La finalidad de una ecuación de regresión seria estimar los valores de una variable con base en los valores conocidos de la otra.

Otra forma de emplear una ecuación de regresión es para explicar los valores de una variable en término de otra. Es decir se puede intuir una relación de causa y efecto entre dos variables. El análisis de regresión únicamente indica qué relación matemática podría haber, de existir una. Ni con regresión ni con la correlación se pude establecer si una variable tiene “causa “ciertos valores de otra variable.

Ecuación Lineal:
Dos características importantes de una ecuación lineal
la independencia de la recta
la localización de la recta en algún punto. Una ecuación lineal tiene la forma:

y = a + bx

En la que a y b son valores que se determina a partir de los datos de la muestra; a indica la altura de la recta en x= 0, y b señala su pendiente. La variable y es la que se habrá de predecir, y x es la variable predictora.