Artificial Intelligence and Robotics In A Nutshell
Índice de contenido
Resumen:
Algunas ideas básicas de análisis de series de tiempo y procesos estocásticos. De particular importancia son los conceptos de estacionariedad y las funciones de autocovarianza y autocovarianza muestral. Se describen algunas técnicas estándar para la estimación y eliminación de tendencia y estacionalidad (de un período conocido) de una serie de tiempo observada. Estos se ilustran con referencia a los conjuntos de datos.
Los cálculos de todos los ejemplos se pueden realizar con el paquete de series temporales ITSM.
Los conjuntos de datos se encuentran en archivos con nombres que terminan en .TSM. Por ejemplo, las ventas de vino tinto australiano se archivan como WINE.TSM.
¿Cómo citar el presente artículo?
Romero, J. (1 de enero de 2019). Distribuciones de probabilidad. Python.JeshuaRomeroGuadarrama. https://www.Python.jeshuaromeroguadarrama.com/es/blog/foundations-of-statistics/probability-distributions/.
Distribuciones de probabilidad by Jeshua Romero Guadarrama, available under Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) at https://www.Python.jeshuaromeroguadarrama.com/es/blog/foundations-of-statistics/probability-distributions/.
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