- En series de tiempo, a menudo observamos similitudes entre pasados y valores presentes. Eso es porque nos encontramos autocorrelación dentro de dichos datos. En otras palabras, por sabiendo el precio de un producto hoy, a menudo podemos hacer una predicción aproximada sobre su valoración mañana. Entonces, en este tutorial, discutiremos un modelo que refleja esta correlación: el modelo autorregresivo.
- El modelo autorregresivo es uno de los modelos más básicos. en el análisis de series de tiempo.
Objetivos de aprendizaje
- ¿Qué es autorregresivo (AR)?
- Modelo autorregresivo: fácil de explicar
- Modelo Autoregresivo - Implementación
¿Qué es el modelo autorregresivo (AR)?
Un modelo estadístico es autorregresivo si predice valores futuros basados en valores pasados. Por ejemplo, un modelo autorregresivo podría tratar de predecir los precios futuros de una acción en función de su rendimiento anterior.
Modelo autorregresivo: fácil de explicar
En el siguiente video, el instructor mostrará la construcción de un modelo autorregresivo.