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Recolector de Ciencia Abierta, RECOLECTA
Bachelor thesis . 2012
License: CC BY NC ND
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Construcción de un entorno amigable para el estudio de la dependencia en series temporales

Authors: Vera Nieto, Salvador;

Construcción de un entorno amigable para el estudio de la dependencia en series temporales

Abstract

El presente trabajo se centra en tres métodos para el estudio de la dependencia en series temporales; que son, concretamente, los siguientes: - Test de M. Matilla y M. Ruíz. - Test de J.S. Cánovas y A. Guillamón. - Test BDS. El objetivo de nuestro estudio es doble. Por un lado se pretende llevar a cabo una comparación de los tres métodos anteriormente citados, para dilucidar cuál es el más adecuado para el estudio de la dependencia en series temporales. Por otro lado se quiere programar una aplicación que sea capaz de aplicar estos métodos a una serie temporal dada; y así poder obtener y comparar los resultados proporcionados por estos. En el capítulo 1 se presenta el concepto de serie temporal, se destaca la omnipresencia de las series temporales en diferentes ramas de conocimiento, y se analizan los tipos de series temporales atendiendo a distintos criterios de clasificación. En el capítulo 2 entramos a describir los tres métodos que son objeto de nuestro trabajo; incluyendo ejemplos clarificadores sobre la aplicación de dichos métodos a series temporales concretas. En el capítulo 3 se dan las características más importantes de los dos entornos utilizados: Mathematica y Matlab. Además se incluye la descripción de los algoritmos utilizados para la aplicación de cada test. En el capítulo 4 se ofrecen los resultados del análisis comparativo llevado a cabo entre los métodos en estudio. Se obtienen también algunas conclusiones de cierto interés. En el capítulo 5 se presenta una aplicación diseñada para el estudio de la dependencia de una serie temporal a través de los tres métodos de análisis que nos ocupan.

Escuela Técnica Superior de Ingeniería Industrial

Universidad Politécnica de Cartagena

Country
Spain
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Keywords

Series temporales, Algoritmos, Mathematica, Matemática Aplicada, Matlab

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