Ingresar los datos para la ARIMA

Estadísticas > Series de tiempo > ARIMA

Ingresar los datos

Complete los siguientes pasos para especificar la columna de datos que desea analizar.

  1. En Serie, ingrese una columna de datos numéricos que se hayan recolectado a intervalos regulares y registrado en orden cronológico.
  2. (Opcional) Seleccione Ajustar modelo estacional. En Período, ingrese la duración del patrón estacional. Por ejemplo, si recolecta datos mensualmente y los datos tienen un patrón anual, ingrese 12.

    Si no conoce la duración estacional, utilice Estadísticas > Series de tiempo > Gráfica de serie de tiempo o Estadísticas > Series de tiempo > Autocorrelación para identificarla con facilidad.

  3. Ingrese los términos del modelo. Debe ingresar por lo menos un término. Para activar los términos estacionales, debe seleccionar Ajustar modelo estacional. Para cada término, el valor máximo que puede ingresar es 5.
    No estacional Autorregresivo
    Ingrese un término AR no estacional (p). Este término es el número de valores anteriores (desfases) que afectan el valor actual. Si no conoce el número, intente lo siguiente:
    • Si ningún desfase está significativamente correlacionado, ingrese 0.
    • Si los desfases están significativamente correlacionados, ingrese 1 o 2.

    Utilice autocorrelación para determinar si los desfases están significativamente correlacionados.

    Estacional Autorregresivo
    Ingrese un término AR estacional (P). Este término es el número de desfases de una estación anterior que están significativamente correlacionados con la estación actual. 1 es suficiente para la mayoría de los patrones estacionales. Utilice autocorrelación para determinar si los desfases de la estación anterior están significativamente correlacionados.
    No estacional Diferencia
    Ingrese un término de diferencia (d). Este valor indica el número de veces que sustrae el valor del dato anterior del valor del dato actual. Si no conoce el número, intente lo siguiente:
    • Si los datos no tienen una tendencia y la media es relativamente constante, ingrese 0.
    • Si la tendencia es lineal o si la media no es constante, ingrese 1.
    • Si existe una tendencia que no es constante pero sí lineal, ingrese 2.

    Para identificar la tendencia, utilice Estadísticas > Series de tiempo > Gráfica de serie de tiempo.

    Estacional Diferencia
    Ingrese un término de diferencia estacional (D) si los datos exhiben un patrón estacional. 1 es suficiente para la mayoría de los patrones estacionales.
    No estacional Promedio móvil
    Ingrese el término MA no estacional (q). Este término es el número de términos de error anteriores (desfases de los errores de pronóstico) que afectan el valor actual. Para determinar el término MA no estacional, observe la función de autocorrelación parcial. Para obtener más información, consulte función de correlación parcial.
    Estacional Promedio móvil
    Ingrese un término MA estacional (Q) si los datos exhiben un patrón estacional. 1 es suficiente para la mayoría de los patrones estacionales.
    Para obtener más información sobre cómo ajustar un modelo ARIMA, vaya a Ajustar un modelo ARIMA.

En esta hoja de trabajo, Ventas contiene el número de computadoras vendidas mensualmente.

C1
Ventas
195000
213330
208005
249000
237040

Incluir término de constante en modelo

Seleccione esta opción para incluir un término de constante si cualquiera de los siguientes enunciados es verdadero:
  • El número de diferencias es 0.
  • El número de diferencias es 1 y los datos tienen una tendencia.

Para los demás casos, usted no incluiría el término de constante.

Valores de inicio para coeficientes

No seleccione esta opción para que Minitab utilice los valores predeterminados. Por lo general, usted debería probar los valores predeterminados en primer lugar. Si los valores predeterminados no producen una solución, ingrese la columna que contenga los valores iniciales alternativos en Valores iniciales para coeficientes. Los valores iniciales alternativos pueden ser los siguientes:
  • Los valores que haya almacenado de un análisis ARIMA anterior.
  • Los valores que ingrese para cada parámetro en el orden en que aparecen en el modelo con la constante primero.
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