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Hojas de cálculo para la simulación de redes de neuronas artificiales (RNA).

J. García, Ana María López, José Enrique Romero, Antonio Ramón García, Carlos Camacho, José Luis Cantero, Mercedes Atienza, Rosa Salas (2002)

Qüestiió

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La utilización de Redes de Neuronas Artificiales (RNA) en problemas de predicción de series de tiempo, clasificación y reconocimiento de patrones ha aumentado considerablemente en los últimos años. Programas informáticos de matemáticas de propósito general tales como MATLAB, MATHCAD y aplicaciones estadísticas como SPSS y S-PLUS incorporan herramientas que permiten implementar RNAs. A esta oferta de software hay que añadir programas específicos como NeuralWare, EasyNN o Neuron. Desde...

Aplicaciones empresariales de data mining.

Lluís Garrido, José Ignacio Latorre (2001)

Qüestiió

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El Data Mining, o extracción de información útil y no evidente de grandes bases de datos, es una tecnología con un gran potencial para ayudar a las empresas a focalizar sus esfuerzos alrededor de la información importante contenida en sus "data warehouses". En este artículo analizaremos las ideas básicas que sustentan el Data Mining y, más concretamente, la utilización de redes neuronales como herramienta estadística avanzada. Presentaremos también dos ejemplos reales de...

La teoría de series temporales: una evaluación crítica de los desarrollos más recientes.

Albert Prat-Bartés, Daniel Peña, Manuel Martí-Recober (1981)

Qüestiió

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En este trabajo se comparan en forma crítica los tres enfoques básicos para el análisis de series temporales: el análisis espectral, el modelado en el espacio de los estados y los modelos paramétricos ARIMA. La presentación de los dos primeros es breve y a efectos comparativos con el último enfoque cuyos desarrollos principales en los últimos diez años constituyen el núcleo de la presente comunicación. La conclusión principal es que estos enfoques han surgido con objetivos distintos,...

Modelado de series temporales con métodos en bloque y recursivos. Desarrollo de estimadores y predictores adaptativos.

David de la Fuente García, Daniel F. García Martínez (1988)

Qüestiió

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En este artículo se presenta un análisis comparativo entre los algoritmos más interesantes para la estimación de parámetros de series temporales, tanto en bloque como recursivos. Se propone que los modelos autorregresivos largos constituyen una parametrización general para modelizar series inestables, cuyos parámetros pueden estimarse adecuadamente con algoritmos recursivos, tales como los filtros celosía.

Sobre la interpretación de modelos ARIMA univariantes.

Daniel Peña (1989)

Trabajos de Estadística

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En este trabajo se demuestra cómo describir un modelo ARIMA de series temporales como suma de una tendencia a largo plazo, un componente estacional y un componente transitorio. Esta descomposición se obtiene a partir de la función de predicción del modelo, y su uso permite apreciar aspectos poco estudiados de los modelos ARIMA.

Detección y tratamiento de una componente estacional estable en una serie temporal.

Albert Prat-Bartés (1982)

Qüestiió

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En el presente trabajo se analiza la detección de una estacionalidad casi determinista en una serie temporal, mediante la utilización de una función de verosimilitud exacta en la fase de estimación del modelo univariante de la serie. Las posibles formas de modelar dicha estacionalidad se discuten sobre un ejemplo concreto.

Criterios de selección de modelos ARIMA.

Daniel Peña Sánchez de Rivera, Gonzalo Arnáiz Tovar (1981)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

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Este trabajo compara la eficiencia de algunos contrastes diagnósticos para discriminar entre modelos ARIMA, y discute la utilización en este contexto del criterio de Información de Akaike (MAIC). Hemos demostrado que el MAIC equivale a un contraste F para probar si la reducción de varianza aportada por la introducción de nuevos parámetros es significativa. El nivel crítico de este contraste es variable en función del número incremental de parámetros introducidos. Los resultados...

Algunas características de los modelos agregados MC-MN de modelos MA.

Andrés Carrión García (1988)

Qüestiió

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Se estudian algunas propiedades de los modelos agregados de mínimos cuadrados y mínima norma de procesos MA. Dichos agregados MC-MN se obtienen mediante una metodología matricial desarrollada por el autor, que es aquí brevemente esbozadas. Las características analizadas se refieren a la multiplicatividad de las estructuras componentes del modelo y la invertibilidad del modelo agregado.

Muestreo y recogida de datos en el análisis de redes sociales.

Joan Miquel Verd Pericás, Joel Martí Olivé (1999)

Qüestiió

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El artículo revisa las propuestas que dentro de la perspectiva del Análisis de Redes Sociales han realizado diversos autores en relación al muestreo y la recogida de datos. Estos aspectos, resueltos de modo satisfactorio en la perspectiva individualista-atomista, plantean no pocos problemas en la perspectiva de redes sociales. Resulta especialmente problemática la posibilidad de realizar muestras representativas de las relaciones existentes en una población. Aún en el caso de conocer...