Preparación de Datos

Esta serie de artículos exploran el aspecto de preparación de datos del análisis de series de tiempo. La preparación de datos es a menudo pasada por alto por los analistas, pero creemos que es una fase vital que ejerce una vasta influencia en el análisis general y el proceso de modelado. La gran mayoría de las series temporales y las teorías econométricas suponen que las series temporales de entrada son estacionarias y homogéneas, con observaciones y valores igualmente espaciados que están presentes y reales. En la práctica, a menudo manejamos muestras con valores faltantes, observaciones espaciadas de manera desigual, posibles valores atípicos, dependencia de media / varianza, rangos de valores restringidos y otros fenómenos. El objetivo de esta serie de artículos es abordar cada uno de estos problemas e introducir métodos prácticos para superarlos.

  1. Valores Faltantes
  2. Estacionalidad
  3. Homogeneidad
  4. Concentración de Valores
  5. Valores Atípicos
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