Repaso sobre series de tiempo

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Actividad de repaso para el quiz sobre series de tiempo

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Elisabetta Crescio

Mexico

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Repaso sobre series de tiempo


Repaso sobre series de tiempoOnline version Actividad de repaso para el quiz sobre series de tiempo by Elisabetta Crescio 1 La figura muestra el gráfico de autocorrelación parcial de una serie de tiempo. ¿Qué puedes inferir? a Que la serie tiene una componente AR de orden 1 b Que la serie tiene una componente MA de orden 1 c Que la serie no tiene componente AR d Que la serie no tiene componente MA 2 En la figura de abajo se muestra la función de correlación de una serie de tiempo. ¿Qué puedes inferir del gráfico? a Que la serie no es estacionaria b Que la serie tiene sólo componente MA c Que la serie es estacionaria 3 ¿Cuál de los siguientes representa un proceso MA(3)? a b c d 4 ¿Cuál de los siguientes representa un proceso ARMA(1,1)? a b c d 5 ¿Cuál de las siguientes expresiones corresponde a la aplicación del operador de diferenciación, que genera la serie diferenciada? a b c d 6 Se usa "auto_arima" para modelar una serie y se encuentra que el modelo mejor es: ARIMA(3,1,0)(1,0,0)(12) ¿Cuáles son los valores de los parámetros p y D? a p=3 , D=0 b p=0, D=1 c p=3, D=1 d p=0, D=1 7 Se evalúan tres modelos ARIMA con las métricas: SSE, p-value de la prueba Ljung-Box y AIC. Las métricas, para los tres modelos, se muestran en la figura. ¿Cuál es el modelo mejor, si se considera como métrica de evaluación sólo el AIC? a Modelo 3 b Modelo 2 c Modelo 1 8 Se evalúan tres modelos ARIMA con las métricas: SSE, p-value de la prueba Ljung-Box y AIC. Las métricas, para los tres modelos, se muestran en figura. ¿Cuál es el modelo mejor, si se considera como métrica de evaluación sólo el p-value de la prueba de Ljung-Box? a Modelo 3 b Modelo 2 c Modelo 1 9 En una prueba de Dickey-Fuller, el p-valor es 0.01. ¿Cómo interpretas este resultado, considerando un nivel de significancia de 5%? a Hay evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula de no estacionariedad. b No hay evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula de no estacionariedad. c Hay evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula de estacionariedad. d No hay evidencia suficiente para rechazar la hipótesis nula de estacionariedad. 10 Se aplica una prueba de Ljung-Box a los residuos de un modelo¿Cuál es la hipótesis nula en la prueba de Ljung-Box? a No hay autocorrelación en los residuos b Hay autocorrelación en los residuos c La serie es estacionaria d La serie no es estacionaria

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by Elisabetta Crescio

La figura muestra el gráfico de autocorrelación parcial de una serie de tiempo. ¿Qué puedes inferir?

En la figura de abajo se muestra la función de correlación de una serie de tiempo. ¿Qué puedes inferir del gráfico?

¿Cuál de los siguientes representa un proceso MA(3)?

¿Cuál de los siguientes representa un proceso ARMA(1,1)?

¿Cuál de las siguientes expresiones corresponde a la aplicación del operador de diferenciación, que genera la serie diferenciada?

Se usa "auto_arima" para modelar una serie y se encuentra que el modelo mejor es: ARIMA(3,1,0)(1,0,0)(12) ¿Cuáles son los valores de los parámetros p y D?

Se evalúan tres modelos ARIMA con las métricas: SSE, p-value de la prueba Ljung-Box y AIC. Las métricas, para los tres modelos, se muestran en la figura. ¿Cuál es el modelo mejor, si se considera como métrica de evaluación sólo el AIC?

Se evalúan tres modelos ARIMA con las métricas: SSE, p-value de la prueba Ljung-Box y AIC. Las métricas, para los tres modelos, se muestran en figura. ¿Cuál es el modelo mejor, si se considera como métrica de evaluación sólo el p-value de la prueba de Ljung-Box?

En una prueba de Dickey-Fuller, el p-valor es 0.01. ¿Cómo interpretas este resultado, considerando un nivel de significancia de 5%?

Se aplica una prueba de Ljung-Box a los residuos de un modelo¿Cuál es la hipótesis nula en la prueba de Ljung-Box?