Aplicación de las series temporales univariadas

19:00 - 20:00 Reunión del SCRUG de Enero 2019

Las series temporales es un tipo de análisis de la información que se utiliza tanto para describir una serie o un conjunto de datos temporales que poseen una correlación en el tiempo, así como para pronosticar los valores que podrían llegar a ocurrir en el futuro.

En la aplicación de las series temporales univariadas, la presente charla abarca tres paradigmas de análisis diferentes: el análisis de la serie mediante la descomposición de la serie, el análisis de las correlaciones pasadas, y el análisis de la serie mediante las capas o relaciones ocultas que podrían presentarse en las observaciones temporales. Se explicaran los métodos que existen en cada una de ellas, además, de forma breve, la metodología de análisis que se debería de llevar a cabo en el análisis de una serie temporal.

El presentador es Oscar Centeno Mora, quien labora actualmente como fiscalizador en la Controlaría General de la República, además es profesor en la maestría de la Escuela de Estadística. Posee estudios superiores de maestría en Estadística en la Universidad de Costa Rica, además de estudios de maestría en Econometría obtenidos en Francia. Le gusta ante todo el análisis de las distintas variantes de las series temporales, además del Machine Learning, Deep Learning, y posee una pasión en las distintas técnicas y formas de presentar y visualizar la información. Una meta personal como docente es mejorar la enseñanza de las series de tiempo, queriendo dar a conocer que es un área del saber muy poco explotado en Costa Rica, además de hacer ver que la visualización de los datos es de suma importancia en el análisis de la información, el cual no siempre recibe lo que realmente merita.

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