CLASES DE TENDENCIA

TNEDENCIA CONSTANTE.

Generalmente esta tendencia debe igualar a cero cuando se tiene esa estimación final. El valor para esta constante suele ser indicativa, de problemas de condicionamiento en datos.

TENDENCIA ESTOCASTICA

La tendencia estocástica también suele llamarse histórica ya que se toma como sucesiones de variables aleatorias, siendo su índice el tiempo, son observaciones tomadas a intervalos iguales con lo cual las aplicaciones visuales corresponden a datos observados cada año, cada mes

COMENTARIO

LA TENDENCIA CONSTANTE es una tendencia que mantiene un mismo rango en sus datos es decir que no varian con forme pasa el tiempo.

LA TENDENCIA ESTOCASTICA tambien llamada y son observaciones tomadas de datos observados cada año.

SERIES TEMPORALES ESTACIONARIAS

Una serie estacionaria es cuando toma valores diferentes en diferentes periodos de tiempo que se repiten, es decir, para datos mensuales, si los valores correspondientes a enero son diferentes a los valores que toma la serie de agosto.

También podemos definir una serie estacionaria como aquella en la que ni la media ni la varianza, ni las cuatro correlaciones dependen del tiempo, una vez estabilizada la serie mediante las transformaciones adecuadas.

SERIES TEMPORALES NO ESTACIONARIAS

Los procesos no estacionarios más comunes son los procesos integrados. Este es un proceso que se caracteriza por que esta integrada en un orden.

También en una serie no estacionaria la media y la variabilidad cambian con el tiempo.

El cambio en la media se traduce la presencia de una tendencia de la serie a crecer o decrecer

COMENTARIO

LAS SERIES ESTACIONARIAS nos muestran graficas que varian su valores dependiendo del tiempo y es donde la media ni la varianza dependen del tiempo.

LAS SERIES NO ESTACIONARIAS en las no estacionarias son lo contrario de las estacionarias ya que la media y la variabilidad si dependen del tiempo y varian dependiendo de la misma.