Aplicación para el análisis y comparación de serias cronológicas

dc.contributor.advisorRodríguez Sarabia, Yanet
dc.contributor.advisorGonzález Castellanos, Mabel
dc.contributor.authorRodríguez González, Dorian
dc.coverage.spatial1016432en_US
dc.date.accessioned2017-03-21T15:55:58Z
dc.date.available2017-03-21T15:55:58Z
dc.date.issued2012-07-03
dc.description.abstractEl pronóstico basado en series cronológicas es un problema común en la economía, la medicina y otras ramas que utilizan la estadística y métodos de minería de datos. Este proyecto propone y desarrolla una solución computacional ante la necesidad de tener, en un sistema como Weka, una herramienta que permita realizar diferentes pruebas para el análisis de series cronológicas. Se incluyen dos métodos de análisis de series temporales: el primero es para hallar el retardo óptimo que correlaciona dos series, y el segundo permite encontrar la ecuación iterada de regresión entre dos series correlacionadas. En adición, el nuevo paquete provee a Weka con la capacidad de mostrar las graficas de las series temporales y los correlogramas, con el objetivo de facilitar la determinación de los parámetros del modelo ARIMA de una serie. La solución propuesta utiliza como recurso computacional al paquete estadístico R para el trabajo en Weka. Este trabajo expone los detalles del diseño e implementación de la herramienta, explica mediante un ejemplo, el procedimiento para hallar la ecuación iterada de la regresión entre las series de dos variables económicas y finalmente brinda un manual para el uso de la aplicación.en_US
dc.description.abstractThe forecast based on time series is a common problem in economics, medicine and other fields that use statistics and data mining methods. This project proposes and develops a computational solution for the need of having in a unique system like Weka, a tool that allows performing various tests for time series analysis. This includes two methods of time series analysis: the first is to find the optimum lag that correlates two series, and the second allows finding the iterated regression equation between two correlated series. In addition, the new package provides the ability to display graphs of time series and the correlograms, in order to facilitate the identification of the ARIMA model parameters of a series. The proposed solution uses the R statistical package as a computational resource for the work developed by Weka. This paper presents the design details and implementation of the tool, explained through an example, the procedure to find the iterated equation of the regression between the two sets of economic variables. And at the end of this paper it is provided a user manual for the correct use of the application.en_US
dc.description.sponsorshipFacultad de Matemática, Física y Computación. Departamentode de Ciencias de la Computaciónen_US
dc.description.statusnon-publisheden_US
dc.identifier.urihttps://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/7626
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad Central “Marta Abreu” de Las Villasen_US
dc.rightsLos usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: Creative Commons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 Licenseen_US
dc.subjectSerias Cronológicasen_US
dc.subjectAnálisisen_US
dc.subjectComparaciónen_US
dc.subjectSolución Computacionalen_US
dc.subjectSeries Temporalesen_US
dc.subjectWekaen_US
dc.subjectModelo Arimaen_US
dc.subjectPaquete Estadístico Ren_US
dc.subject.otherSeries Cronológicasen_US
dc.subject.otherSeries de Tiempoen_US
dc.subject.otherEcuaciones de Regresiónen_US
dc.subject.otherDesarrollo de Aplicacionesen_US
dc.titleAplicación para el análisis y comparación de serias cronológicasen_US
dc.typeThesisen_US
dc.type.thesisbacheloren_US

Archivos