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Estimación de registros desconocidos en series de datos.

Miguel Sánchez García, Luis Javier López Martín (1985)

Trabajos de Estadística e Investigación Operativa

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Se dispone de dos o más series de datos, de las cuales al menos una no se conoce completamente. Se supone que las series se pueden modelizar con la hipótesis lineal; así como que existe alguna estructura de correlación entre ellas. Se desarrollan dos modelos para estimar los valores desconocidos de la(s) serie(s) de datos.

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.

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,...