Transformaciones de ajuste de datos
Figura 1 - Panel de transformación de datos
El proceso de ajuste de los datos de las series de tiempo requiere estacionariedad. En un sentido estricto, esto significa que la distribución conjunta de una serie de tiempo no puede variar con el tiempo. Sin embargo, una definición más común, pero más débil, de estacionariedad es que los estadísticos de los datos (por ejemplo, la media, la desviación estándar, etc.) son constantes a lo largo del tiempo. Para el ajuste de muchas series de tiempo, como las ARMA, ambas definiciones son equivalentes.
Si los datos no son naturalmente estacionarios, pueden aplicarse varias transformaciones para lograr la estacionariedad; estas opciones se encuentran en la sección Transformaciones de datos (Figura 1, derecha) de las ventanas Ajuste de series de tiempo y Ajuste por lotes de series de tiempo.
Por favor, tenga en cuenta que la función de detección automática para determinar las transformaciones utiliza un conjunto de heurísticas para determinar buenas suposiciones para las transformaciones que se aplican a los datos. Aunque se trata de una conjetura, no deja de ser una conjetura, y cualquier transformación aplicada por autodetección debe comprobarse para ver si es aplicable.
Si los datos de las series de tiempo que se utilizan en el proceso de ajuste ya son estacionarios, o si se conocen los detalles de los datos, las transformaciones pueden aplicarse manualmente. En caso contrario, se puede utilizar la funcionalidad 'Auto detectar' para que @RISK evalúe automáticamente las transformaciones de los datos que producen estacionariedad. @RISK utiliza un conjunto de heurísticas para determinar las transformaciones probables que se deben aplicar al conjunto de datos antes de realizar el ajuste.
Para el ajuste de una sola serie de tiempo, haga clic en el botón 'Auto detectar' para aplicar las transformaciones recomendadas; éstas siempre pueden modificarse antes de ejecutar el ajuste.
Para un ajuste de series de tiempo por lotes, marque la casilla 'Auto detectar' para aplicar automáticamente las transformaciones recomendadas; a diferencia de un ajuste de series de tiempo único, las transformaciones no pueden modificarse antes de ejecutar el ajuste.
Opciones de transformación de ajuste
Las tres configuraciones principales de transformación son 'Función', 'Desplazamiento' y 'Desestacionalizar'; si se marca la casilla junto a una opción, se activará. La activación de la opción 'Función' permitirá añadir un desplazamiento, y la activación de 'Desestacionalizar' permitirá añadir un período. Las opciones completas, con las opciones asociadas son: