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Series de Tiempo con SPSS

Precio: 130 Dólares

El curso sobre series temporales cubre desde la introducción básica y preparación de datos hasta técnicas avanzadas como modelos ARIMA y suavizado exponencial. Aprenderás a crear, analizar y pronosticar series temporales, utilizando herramientas como funciones de autocorrelación y validación de modelos para asegurar la precisión de los pronósticos a través del método «APRENDER HACIENDO». 

Módulo 1 : Introducción a las Series Temporales

Detalle del Módulo:

  • Consideraciones previas de las series temporales.
  • Descripción e identificación gráfica de los factores o componentes de una serie.
  • Formato de fecha.

Módulo 2 : Creación y Preparación de Series

Detalle del Módulo:

  • Creación de series temporales.
  • Identificación y tratamiento de valores perdidos y atípicos.
  • Transformación de datos.

Módulo 3 : Descomposición y Índices Estacionales

Detalle del Módulo:

  • Descomposición de una serie.
  • Identificación de tendencia, estacionalidad y ciclos.
  • Cálculo de índices estacionales.

Módulo 4 : Modelos de Suavizado Exponencial

Detalle del Módulo:

  • Modelos personalizados de suavizado exponencial.
  • Exponencial simple, Brown, Holt, Winter.
  • Conceptos y aplicaciones.

Módulo 5 : Metodología ARIMA

Detalle del Módulo:

  • Modelos autoregresivos y de promedios móviles (ARIMA).
  • Conceptos básicos.
  • Ejemplos y aplicación del estadístico Ljung-Box.

Módulo 6 : Funciones de Autocorrelación

Detalle del Módulo:

  • Funciones de autocorrelación (ACF) y autocorrelación parcial (PACF).
  • Identificación del orden de los modelos ARIMA.

Módulo 7 : Pronósticos y Modelos ARIMA

Detalle del Módulo:

  • Técnicas de pronóstico.
  • Identificación de modelos ARIMA.
  • Tratamiento de valores atípicos con el modelizador experto.

Módulo 8 : Validación de Modelos

Detalle del Módulo:

  • Validación de supuestos de los residuales.
  • Análisis de la volatilidad.
  • Pruebas de media igual a cero, normalidad, aleatoriedad y autocorrelación.

Módulo 9 : Modelos Causales y Aplicaciones

Detalle del Módulo:

  • Creación de modelos causales.
  • Aplicaciones prácticas.

Módulo 10 : Selección del Mejor Modelo

Detalle del Módulo:

  • Criterios de selección del mejor modelo.
  • Medidas de ajuste como R cuadrado estacionaria y errores absolutos.

Leon Dario Bello Parias

Instructor

Soy estadístico con más de 35 años de experiencia docente y profesional. He enseñado en instituciones como la Universidad de Medellín y la Universidad de Antioquia, y fundé la Academia ciemonline en 2010, ofreciendo cursos y asesorías especializadas en estadística y metodología de investigación. Mi compromiso es facilitar un aprendizaje riguroso y enriquecedor, guiado por principios de confidencialidad, honestidad y respeto. Estoy emocionado de compartir mi experiencia en este curso para apoyar su desarrollo académico y profesional.