Promedios móviles

En series de tiempo, a veces observamos similitudes entre errores pasados y valores presentes. Esto se debe a que ocurren ciertos eventos impredecibles y deben tenerse en cuenta. En otras palabras, al saber qué tan lejos estaba nuestra estimación de ayer en comparación con el valor real, podemos modificar nuestro modelo para que responda en consecuencia. Entonces, en este tutorial, examinaremos un modelo que considera residuos pasados: el modelo de promedio móvil.
Los promedios móviles son algunos de los conceptos básicos básicos del análisis de series de tiempo. Esta lección discutirá los promedios móviles y sus diversos tipos: promedios móviles simples, promedios móviles ponderados, promedios móviles exponenciales y promedios móviles suavizantes exponenciales.

Objetivos de aprendizaje

El promedio móvil forma el modelo de referencia para el análisis de series de tiempo.
Esto no solo se usa en el análisis de series temporales, sino que también se usa en modelos típicos de aprendizaje automático. Por ejemplo, si desea analizar el historial de su cliente para ver cuál es la siguiente mejor acción, puede usar la función de promedio móvil como una característica en su modelo de aprendizaje automático.
El siguiente video le dará una mejor idea de las medias móviles. El instructor explicará el promedio móvil usando un ejemplo del mundo real.

En el próximo video, el instructor analiza diferentes tipos de promedios móviles y su implementación utilizando un conjunto de datos del mundo real.