Hola JMP-Com,
Recibí esta pregunta de un cliente que quería usar modelos ARIMA o pronósticos de series temporales (TSF) para su aplicación.
La columna 1 es una marca de tiempo
Columna 2: la columna N tiene los puntos de datos
La pregunta: ¿Puede la plataforma ARIMA o TSF dar cuenta de las contribuciones de los puntos de retraso que se encuentran en una escala de tiempo diferente?
Por ejemplo; Digamos que tengo datos de ventas mensuales y sé que las ventas de abril tienen un impacto en las ventas de junio. Entonces sé que un retraso de 2 meses es importante para mi modelo. Pero, ¿hay un retraso semanal/diario/por hora que también pueda tener un impacto en la actualidad? Entonces, sé que un retraso de 2 meses es importante, pero ¿puedo ver si el retraso de hace 3 semanas también es importante?
Los meses y las semanas están en diferentes escalas de tiempo, y el cliente tiene datos dados en minutos. Pero quieren saber qué escala de tiempo sería la más importante para su modelo de serie de tiempo: anual, trimestral, mensual, semanal. Y si es posible que un modelo de serie de tiempo use puntos de retraso de diferentes escalas de tiempo.
Gracias,
amoroso
