Datos de series temporales

Una serie temporal es una colección ordenada de mediciones tomadas en intervalos regulares; por ejemplo, los precios diarios de las acciones o los datos de ventas semanales. Las mediciones pueden estar relacionadas con cualquier cosa que le interese, y cada serie se suele clasificar en una de las siguientes categorías:

• Dependiente. Una serie para la que desea hacer previsiones.
• Predictora. Serie que puede ayudar a explicar el objetivo, por ejemplo, el presupuesto de publicidad para predecir las ventas. Las series predictoras sólo se pueden usar con modelos ARIMA.
• Evento. Serie predictora especial que se utiliza para tener en cuenta incidentes recurrentes predecibles, por ejemplo promociones de ventas.
• Intervención. Serie predictora especial que se utiliza para tener en cuenta incidentes puntuales del pasado como, por ejemplo, apagones o huelgas.

Los intervalos pueden representar cualquier unidad de tiempo, pero debe utilizarse un mismo intervalo para todas las mediciones. Además, si algún intervalo no tiene ninguna medición, debe definirse en el valor perdido. De esta forma, el número de intervalos con mediciones (incluidos los que tienen valores perdidos) define la duración del período histórico de los datos.