Para poder predecir el futuro, necesitamos conocer cómo nos encontramos hoy con respecto al pasado. Esta filosofía es la que aplican dos técnicas visuales de análisis exploratorio de datos para series de tiempo. En particular, las gráficas de retraso y autocorrelación. En este video se explican ambas técnicas y cómo generar sus gráficas con python.
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ℹ️ Octavio Gutiérrez es el único responsable del contenido, afirmaciones y opiniones expresadas en este video, las cuales no están vinculadas a las organizaciones a las que está asociado.
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Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:
Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2023, 26 de Junio). Análisis Exploratorio de Series de Tiempo con Gráficas de Autocorrelación y Retardo usando Python [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video]
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Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo (https://youtu.be/lomJnbN5Wnk) se encuentra una guía secuencial para aprender:
1. Programación Básica con Python;
2. Manejo de Datos;
3. Visualización de Datos;
4. Análisis de Datos; y
5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos.
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Índice del Video:
0:00 Introducción
1:02 Análisis exploratorio
2:12 Gráficas de retardo
16:34 Gráficas de autocorrelación (Correlograma)
24:00 Autocorrelación positiva vs negativa
32:06 Autocorrelación e Intervalo de Confianza
34:00 Fórmula de autocorrelación
36:43 Ruido blanco en series de tiempo
38:40 Gráfica de autocorrelación y retardo con python
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