En este capítulo se te presentarán las ideas de correlación y autocorrelación de las series temporales. La correlación describe la relación entre dos series temporales y la autocorrelación describe la relación de una serie temporal con sus valores pasados.
En este capítulo aprenderás algunos modelos sencillos de series temporales. Entre ellos están el ruido blanco y el paseo aleatorio.
En este capítulo aprenderás sobre los modelos autorregresivos, o AR, para series temporales. Estos modelos utilizan valores pasados de la serie para predecir el valor actual.
En este capítulo aprenderás sobre otro tipo de modelo, el modelo de media móvil o MA. También verás cómo combinar los modelos AR y MA en un potente modelo ARMA.
Este capítulo te mostrará cómo modelizar dos series conjuntamente utilizando modelos de cointegración. Luego terminarás con un caso práctico en el que examinarás una serie temporal de datos de temperatura de la ciudad de Nueva York.