En esta publicación, exploraremos:
- Diferentes tipos de valores atípicos en series temporales
- Métodos basados en predicción y estimación para detectar valores atípicos
- Cómo lidiar con valores atípicos no deseados mediante el reemplazo
Los valores atípicos son observaciones que se desvían significativamente del comportamiento normal.
Las series temporales pueden presentar valores atípicos debido a algún evento inusual y no repetitivo. Estos afectan el análisis de series temporales y llevan a los profesionales a conclusiones erróneas o pronósticos defectuosos. Por lo tanto, identificar y abordar los valores atípicos es un paso clave para garantizar un modelo de series temporales confiable.
En las series temporales, los valores atípicos suelen dividirse en dos tipos: valores atípicos aditivos y valores atípicos innovadores.
Valores atípicos aditivos
Un valor atípico aditivo es una observación que exhibe un valor inusualmente alto (o bajo) en relación con los datos históricos.
Un ejemplo de un valor atípico aditivo es el aumento de las ventas de un producto debido a una promoción o un contenido viral relacionado. A veces, estos valores atípicos se producen debido a una recopilación de datos errónea. La aditividad tiene que ver…
