Earn 20 XP


  • 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.

Modelo autorregresivo - Implementación