Ajuste por lotes de series de tiempo
El proceso de ajuste por lotes para datos de series de tiempo funciona de forma casi idéntica al proceso de ajuste por lotes para otros conjuntos de datos. Además, tiene las mismas limitaciones que el ajuste de una serie de tiempo a un único conjunto de datos:
- Cada conjunto de datos debe incluir al menos seis puntos de datos.
- Todas las series de datos deben ser contiguas en la hoja de trabajo: sólo pueden faltar o estar en blanco los valores al principio o al final de la serie.
- 3. Todos los valores de la muestra deben estar dentro del rango -1E+37 <= X <= +1E+37.
Al igual que con el proceso de ajuste por lotes para otros datos, las principales ventajas del ajuste por lotes de datos de series de tiempo son la eficiencia y las correlaciones. Cuando se ejecuta un ajuste por lotes para series de tiempo, la configuración se realiza una vez y el proceso de ajuste se ejecuta para cada conjunto de datos seleccionado y, si se selecciona, se pueden generar datos de correlación durante el proceso.
De forma similar a otros ajustes por lotes, un ajuste por lotes de series de tiempo requiere que cada conjunto de datos utilice las mismas configuraciones, como los modelos de series de tiempo a probar, el número de elementos en el conjunto de datos resultante, el estadístico de ajuste a utilizar en las pruebas. Esto incluye cualquier transformación manual (función, desviación y desestacionalización) que pueda establecerse en la sección 'Transformaciones de datos'. Si se selecciona 'Auto detectar', cada conjunto de datos de series de tiempo será analizado y se le aplicarán las transformaciones necesarias; sin embargo, cada conjunto de datos de series de tiempo será evaluado para las transformaciones individualmente, y a cada uno se le pueden aplicar diferentes transformaciones.
Si diferentes conjuntos de datos requieren diferentes configuraciones, esos conjuntos de datos deben ajustarse por separado.