Los datos de series de tiempo tienen un orden natural por tiempo, y ese orden es relevante para el análisis de las características de los datos y la forma en que se utilizan para pronosticar eventos futuros.
Vea los videos de JMP 12 sobre Análisis y pronóstico de series de tiempo, publicados el 6 de abril de 2016. Vea cómo construir interactivamente los modelos de pronóstico ARMA / ARIMA siguiendo la metodología de Box-Jenkins y cómo extraer factores estacionales y tendencias a largo plazo a partir de datos brutos de series de tiempo. http://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/mastering-jmp/time-series-analysis-and-forecasting.html
El jueves, varias veces al mes, se realizan transmisiones en vivo de Mastering avanzado. Compruebe la lista actual y registro para cualquier tema para el que tenga antecedentes e interés.
