Opciones de resultados (Predicción de modelos causales temporales)

Estas opciones especifican el contenido del resultado. Las opciones del grupo Objetivos de resultado generan el resultado para los objetivos que están asociados a los modelos de mejor ajuste en los valores Series para visualizar. Las opciones del grupo Resultado para series generan el resultado para las series individuales que se han especificado en los valores Series para visualizar.

Sistema global de modelo

Muestra una representación gráfica de las relaciones causales entre series en el sistema del modelo. Las tablas tanto en las estadísticas de ajuste del modelo y los valores atípicos para los objetivos visualizado se incluyen como parte del elemento de resultado. Cuando esta opción está seleccionada en el grupo Resultado para series, se crea un elemento de resultado separado para cada serie individual que se ha especificado en los valores de Series para visualizar.

Las relaciones causales entre las series tienen un nivel de significación asociado, donde un nivel de significación más pequeño indica una conexión más significativa. Puede elegir ocultar las relaciones con un nivel de significación que es mayor que un valor especificado.

Estadísticos de ajuste del modelo y valores atípicos

Las tablas de estadísticas y valores atípicos del ajuste del modelo para las series de objetivos que se han seleccionado para su visualización. Estas tablas contienen la misma información que las tablas en la visualización de Sistema global de modelo. Estas tablas soportan todas las funciones estándar para tablas dinámicas y edición.

Efectos del modelo y parámetros del modelo

Tablas de pruebas de efectos del modelo y parámetros de modelo para las series de objetivos que se han seleccionado para su visualización. Las pruebas de efectos del modelo incluyen la estadística F y un valor de significación asociado para cada entrada incluida en el modelo.

Diagrama de impacto

Muestra una representación gráfica de las relaciones causales entre una serie de interés y otras series a las que afecta o que le afectan. Las series que afectan a las series de interés se denominan causas. Si se selecciona Efectos, se genera un diagrama de impacto que se inicializa para visualizar efectos. Si se selecciona Causas, se genera un diagrama de impacto que se inicializa para visualizar causas. Seleccionar Causas y efectos genera dos diagramas de impactos separados, uno que se inicializa a causas y uno que se inicializa a efectos. Se puede alternar de forma interactiva entre causas y efectos en el elemento de resultado que muestra el diagrama de impacto.

Puede especificar el número de niveles de causas o efectos para mostrar, donde el primer nivel es simplemente la serie de interés. Cada nivel adicional muestra más causas o efectos indirectas de las series de interés. Por ejemplo, el tercer nivel de la visualización de efectos está formado por las series que contienen series del segundo nivel como una entrada directa. Las series del tercer nivel son afectadas directamente por las series de interés puesto que las series de interés es una entrada directa en las series del segundo nivel.

Gráfico de series

Gráficos de valores observados y pronosticados para las series de objetivos que se han seleccionado para la visualización. Cuando se solicitan previsiones, el gráfico también muestra los valores pronosticados y los intervalos de confianza para las previsiones.

Gráfico de residuos

Gráficos de los residuos del modelo para las series de objetivos que se han seleccionado para la visualización.

Entradas superiores

Gráficos para cada objetivo visualizado, a lo largo del tiempo, junto con las 3 entradas superiores del objetivo. Las entradas superiores son las entradas con el valor de significación menor. Para acomodar distintas escalas para las entradas y el objetivo, el eje Y representa la puntuación Z para cada serie.

Tabla de predicciones

Tablas de valores pronosticados e intervalos de confianza de estas previsiones para las series de objetivos que se han seleccionado para la visualización.

Análisis de la causa principal del valor atípico

Determina qué series tienen la mayor probabilidad de ser la causa de cada valor atípico en una serie de interés. El análisis de causa principal de valor atípico se realiza para cada serie de objetivos que se incluye en la lista de series individuales en el valor Series para visualizar.

Resultado

Tabla y gráfico de valores atípicos interactivos: Tabla y gráfico de valores atípicos y causas principales de estos valores atípicos para cada serie de interés. La tabla contiene una sola fila para cada valor atípico. El gráfico es un diagrama de impactos. Seleccionar una fila en la tabla resalta la vía de acceso, en el diagrama de impactos, de la serie de interés en la serie que es más probable que provoque el valor atípico asociado.
Tabla dinámica de valores atípicos: Tabla de valores atípico y causas principales de estos valores atípico para cada serie de interés. Esta tabla contiene la misma información que la tabla en la visualización interactiva. Esta tabla soporta todas las funciones estándar para tablas dinámicas y de edición.

Niveles causales

Puede especificar el número de niveles para incluir en la búsqueda para las causas principales. El concepto de niveles que se utiliza aquí es el mismo que el que se describe para diagramas de impactos.

Ajuste de modelo en todos los modelos

Histograma del ajuste del modelo para todos los modelos y paras las estadísticas de ajuste seleccionadas. Están disponibles las estadísticos de ajuste siguientes:

R cuadrado: Medida de la bondad de ajuste de un modelo lineal; en ocasiones recibe el nombre de coeficiente de determinación. Es la proporción de la variación de la variable objetivo explicada por el modelo. Es un valor en un rango de 0 a 1. Los valores pequeños indican que el modelo no se ajusta bien a los datos.
Raíz de la media cuadrática de los errores porcentuales: Una medida de cuánto difieren los valores pronosticados por el modelo de los valores observados de la serie. Es independiente de las unidades utilizadas y, por tanto, se puede utilizar para comparar series con distintas unidades.
Raíz de la media cuadrática de los errores: La raíz cuadrada de la media cuadrática de los errores. Una medida de cuánto se desvía la serie dependiente del nivel pronosticado por el modelo, expresado en las mismas unidades que la serie dependiente.
BIC: Criterio de información Bayesiano. Una medida para seleccionar y comparar modelos basados en el logaritmo de la verosimilitud -2 reducida. Los valores menores indican modelos mejores. El BIC también "penaliza" modelos sobreparametrizados (modelos complejos con un gran número de entradas, por ejemplo), pero de forma más estricta que el AIC.
AIC: Criterio de información de Akaike. Una medida para seleccionar y comparar modelos basados en el logaritmo de la verosimilitud -2 reducida. Los valores menores indican modelos mejores. El AIC "penaliza" modelos sobreparametrizados (modelos complejos con un gran número de entradas, por ejemplo).

Valores atípicos en el tiempo

Diagrama de barras del número de valores atípicos, en todos los objetivos, para cada intervalo de tiempo en el periodo de estimación.

Transformaciones de series

Tabla de cualquier transformación que se ha aplicado a la serie en el sistema del modelo. Las posibles transformaciones son una imputación, agregación y distribución de un valor que falta.