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Estadística descriptiva y análisis de datos. Construcción de histogramas y ajustes de curvas de funciones de probabilidad conocidas a una serie de datos a granel.

Tratamiento de Puntos Atípicos en Series de Tiempo con R Software

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Los puntos atípicos (también denominados puntos aberrantes o outliers) siempre son un problema al momento de querer ajustar una serie de tiempo, o querer hacer predicciones para valores futuros. Recordamos al lector que una serie de tiempo se define como un conjunto de valores observados en un horizonte de tiempo y cumplen con ser equidistantes […]

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Cómo se relaciona el Coeficiente de Correlación de Pearson (r) y el Coeficiente de Determinación r Cuadrado (r²)

Correlación de Pearson

El coeficiente de correlación de Pearson o r es una prueba estadística que permite analizar la relación entre dos variables medidas en un nivel por intervalos o de razón, donde r mide el grado de asociación lineal entre dos variables X e Y. La prueba en sí no considera a una como independiente y a otra como dependiente, […]

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Cómo ajustar una Función de Probabilidad Teórica a una serie de datos Empíricos

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En el análisis del comportamiento de una línea de espera se suele considerar  la premisa de que el tiempo entre llegada de los clientes se distribuye exponencial con parámetro lambda (λ). Si bien esta presunción es válida en muchas situaciones es conveniente realizar un diagnóstico de dicha situación a través de test estadísticos ad hoc. […]

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Cómo utilizar una Regresión Lineal para realizar un Pronóstico de Demanda

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El Método de Mínimos Cuadrados o Regresión Lineal se utiliza tanto para pronósticos de series de tiempo como para pronósticos de relaciones causales. En particular cuando la variable dependiente cambia como resultado del tiempo se trata de un análisis de serie temporal. En el siguiente artículo desarrollaremos un Pronóstico de Demanda haciendo uso de la […]

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