Aprenda cómo funcionan los modelos ARIMA y cómo implementarlos en Python para obtener predicciones precisas
La abreviatura ARIMA significa Promedio Móvil Integrado AutoRegresivo y se refiere a una clase de modelos estadísticos utilizados para analizar datos de series temporales. Este modelo se puede utilizar para hacer predicciones sobre el desarrollo futuro de los datos, por ejemplo en el campo científico o técnico. El método ARIMA se utiliza principalmente cuando existe la llamada autocorrelación temporal, es decir, en pocas palabras, la serie temporal muestra una tendencia.
En este artículo explicaremos todos los aspectos relacionados con los modelos ARIMA, comenzando con una simple introducción a los datos de series de tiempo y sus características especiales, hasta entrenar nuestro propio modelo en Python y evaluarlo en detalle al final del artículo.
Datos de series de tiempo es una forma especial de conjunto de datos en el que la medición se ha realizado a intervalos temporales regulares. Esto le da a dicha recopilación de datos una dimensión adicional que falta en otros conjuntos de datos, a saber, el componente temporal. Los datos de series temporales se utilizan, por ejemplo, en el sector financiero y económico o en las ciencias naturales cuando se mide el cambio de un sistema a lo largo del tiempo.