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1
Análisis de series temporales. Modelos ARIMA.
Paraninfo
Ezequiel Uriel
modelos
arima
coeficientes
autocorrelacién
valores
estacionario
valor
métodos
medias
temporal
obtiene
estacionarios
distribucién
diferencias
ecuacién
funcién
muestra
anterior
consumo
lineales
calcular
parcial
figura
identificacién
método
méviles
varianza
elaboracién
observaciones
obtener
estocasticos
informacién
miembros
objeto
retardos
término
estocdstico
funciones
momentos
operador
secuencia
verse
estacionariedad
autorregresivos
estimada
expresién
invertible
tendencia
utilizando
distintos
Ano:
1985
Idioma:
spanish
Arquivo:
PDF, 4.87 MB
As suas tags:
0
/
0
spanish, 1985
2
Análisis de series de tiempo
Pontificia Universidad Javeriana
Alvaro Montenegro García
cero
figura
raices
montenegro
tendencia
alvaro
analisis
ruido
solucién
varianza
estacional
funcién
modelos
observaciones
rezago
autocorrelacién
términos
acf
estacionariedad
anterior
sdlo
probabilidad
expresion
filtro
muestra
ecuacién
error
expresién
suavizado
véase
estocastico
variables
constante
autorregresivo
auxiliar
operador
autocovarianza
diferencias
ecuacion
practica
estimacion
homogénea
rezagos
término
valor
autocorrelaciones
estable
estacionario
expresar
factores
Ano:
2011
Idioma:
spanish
Arquivo:
PDF, 132.00 MB
As suas tags:
0
/
4.0
spanish, 2011
3
Econometría: Series temporales y predicción
Alfa Centauro
José María Otero Moreno
modelos
temporales
andlisis
tendencia
econometria
prediccién
métodos
predicciones
econométricos
componente
prediccion
temporal
variables
lineal
plazo
tendencias
analisis
funcién
valores
estacionales
aplicaciones
autocorrelacién
componentes
estimacién
medias
tests
afios
problemas
tabla
arima
econémica
estacional
mds
observaciones
regresién
variaciones
criterios
descomposicién
econémicas
empresarial
realizar
regulares
simulacién
suelen
técnicas
afio
apéndice
ciencias
contenido
estadistico
Ano:
1993
Idioma:
spanish
Arquivo:
PDF, 18.81 MB
As suas tags:
0
/
0
spanish, 1993
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