Pronósticos de Series de Tiempo con Python
Pronósticos de Ventas y Operaciones con diferentes métodos: Medias Móviles, Descomposición Estacional y ARIMA. ChatGPT
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Jan 2025
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What you will learn
Introducción desde cero (descarga e instalación) a Python: variables, sintaxis, funciones, iteraciones y secuencias
Introducción a varias bibliotecas de Python, enfatizando matplot y statsmodels
Fundamentos teóricos de diversos modelos de pronóstico con series de tiempo como medias móviles, descomposición estacional y S-ARIMA
Estimar la prueba de Dickey-Fuller Aumentada para determinar la estacionariedad de una serie
Identificar los componentes y parámetros de los modelos S-ARIMA, utilizando los gráficos ACF y PACF
Comparar y medir la calidad de su pronóstico con AIC y RMSE
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14/09/2021
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05/10/2021
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