X son los datos originales de la muestra de las series de tiempo (resultados eventuales) (un array unidimensional de celdas (Por ejemplo: filas o columnas)).

Y son los datos de las series de tiempo pronosticados (un array unidimensional de celdas (Por ejemplo: filas o columnas)).

1. La serie de tiempo es homogénea o igualmente espaciada
2. Las dos series de tiempo deben ser idénticas en tamaño.
3. Un valor faltante (Por ejemplo. $x_k$ o $\hat x_k$)en cualquier serie de tiempo se excluirá el punto de datos $(x_k,\hat x_k)$ de los SSE.
4. La suma de los errores cuadrados, $\mathrm{SSE}$, es definida de la siguiente manera:
   $$\mathrm{SSE}=\sum_{i=1}^N \left(x_i-\hat x_i \right )^2$$
   Donde:
   
   • $\{x_i\}$ son las observaciones actuales de las series de tiempo.
   • $\{\hat x_i\}$ es el estimado o serie de tiempo pronosticada.

Ejemplo 1:

Ejemplos de archivos

Enlaces Relacionados

• Wikipedia - Residuals sum of squares

Referencias

• Hamilton, J .D.; Time Series Analysis , Princeton University Press (1994), ISBN 0-691-04289-6
• Tsay, Ruey S.; Analysis of Financial Time Series John Wiley & SONS. (2005), ISBN 0-471-690740