Contenido del Curso
Análisis de Series Temporales
Análisis de Series Temporales
Media Móvil Simple
Matemáticamente, el modelo de media móvil simple se representa del siguiente modo:
En esta ecuación, el SMA de predicción consta de variables, donde k es el tamaño de la ventana (cuántos valores pasados tomaremos para calcular el siguiente valor), y p es el valor tomado.
¿Cómo funciona este modelo? De hecho, la media móvil simple en cada momento de predicción calcula la media de varios valores pasados: el número resultante es la siguiente predicción. Puede imaginarse un gráfico en cuyo recorrido se desplaza una ventana de tamaño n (puede tomar 2 valores, puede tomar 3, etc.). Cuanto más pequeña sea la ventana, más suaves serán las predicciones. Vamos a demostrarlo a continuación:
En la primera imagen, el tamaño de la ventana para la que se calcula el valor medio es 8, mientras que en el segundo gráfico, n = 3. Cuanto más pequeña sea la ventana, menos picos podrá capturar.
Python permite implementar este modelo de la siguiente manera:
``python import matplotlib.pyplot como plt importar pandas como pd
Calcular predicciones
t_media = df["valor"].rolling(window=8).mean()
Representar los resultados
plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(df["valor"][:50], "k-", label="Original") plt.plot(t_average[:50], "r-", label="Media corrida") plt.ylabel("NO2") plt.xlabel("Fecha") plt.grid(linestyle=":") plt.legend(loc="superior izquierda") plt.show()
rolling() - función utilizada para calcular la media móvil.
La media móvil simple es uno de los modelos más sencillos, por lo que basta con utilizar la biblioteca pandas para implementarla.
Tarea
Realice predicciones para el conjunto de datos pr_air_quality.csv con un tamaño de ventana de 5.
- Convierta la columna
"date.utc"a tipodatetime. - Calcular medias móviles utilizando ventanas móviles con el tamaño de
5. - Compare los resultados en un gráfico: visualice los 50 primeros valores de la columna "value" de
dfen la primera llamada a la función.plot()y los 50 primeros valores depreden la segunda llamada.
- Compare los resultados en un gráfico: visualice los 50 primeros valores de la columna "value" de
- Visualice la leyenda y el gráfico.
Tarea
Realice predicciones para el conjunto de datos pr_air_quality.csv con un tamaño de ventana de 5.
- Convierta la columna
"date.utc"a tipodatetime. - Calcular medias móviles utilizando ventanas móviles con el tamaño de
5. - Compare los resultados en un gráfico: visualice los 50 primeros valores de la columna "value" de
dfen la primera llamada a la función.plot()y los 50 primeros valores depreden la segunda llamada.
- Compare los resultados en un gráfico: visualice los 50 primeros valores de la columna "value" de
- Visualice la leyenda y el gráfico.
Cambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones¿Todo estuvo claro?
Media Móvil Simple
Matemáticamente, el modelo de media móvil simple se representa del siguiente modo:
En esta ecuación, el SMA de predicción consta de variables, donde k es el tamaño de la ventana (cuántos valores pasados tomaremos para calcular el siguiente valor), y p es el valor tomado.
¿Cómo funciona este modelo? De hecho, la media móvil simple en cada momento de predicción calcula la media de varios valores pasados: el número resultante es la siguiente predicción. Puede imaginarse un gráfico en cuyo recorrido se desplaza una ventana de tamaño n (puede tomar 2 valores, puede tomar 3, etc.). Cuanto más pequeña sea la ventana, más suaves serán las predicciones. Vamos a demostrarlo a continuación:
En la primera imagen, el tamaño de la ventana para la que se calcula el valor medio es 8, mientras que en el segundo gráfico, n = 3. Cuanto más pequeña sea la ventana, menos picos podrá capturar.
Python permite implementar este modelo de la siguiente manera:
``python import matplotlib.pyplot como plt importar pandas como pd
Calcular predicciones
t_media = df["valor"].rolling(window=8).mean()
Representar los resultados
plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(df["valor"][:50], "k-", label="Original") plt.plot(t_average[:50], "r-", label="Media corrida") plt.ylabel("NO2") plt.xlabel("Fecha") plt.grid(linestyle=":") plt.legend(loc="superior izquierda") plt.show()
rolling() - función utilizada para calcular la media móvil.
La media móvil simple es uno de los modelos más sencillos, por lo que basta con utilizar la biblioteca pandas para implementarla.
Tarea
Realice predicciones para el conjunto de datos pr_air_quality.csv con un tamaño de ventana de 5.
- Convierta la columna
"date.utc"a tipodatetime. - Calcular medias móviles utilizando ventanas móviles con el tamaño de
5. - Compare los resultados en un gráfico: visualice los 50 primeros valores de la columna "value" de
dfen la primera llamada a la función.plot()y los 50 primeros valores depreden la segunda llamada.
- Compare los resultados en un gráfico: visualice los 50 primeros valores de la columna "value" de
- Visualice la leyenda y el gráfico.
Tarea
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- Convierta la columna
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5. - Compare los resultados en un gráfico: visualice los 50 primeros valores de la columna "value" de
dfen la primera llamada a la función.plot()y los 50 primeros valores depreden la segunda llamada.
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- Visualice la leyenda y el gráfico.
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Media Móvil Simple
Matemáticamente, el modelo de media móvil simple se representa del siguiente modo:
En esta ecuación, el SMA de predicción consta de variables, donde k es el tamaño de la ventana (cuántos valores pasados tomaremos para calcular el siguiente valor), y p es el valor tomado.
¿Cómo funciona este modelo? De hecho, la media móvil simple en cada momento de predicción calcula la media de varios valores pasados: el número resultante es la siguiente predicción. Puede imaginarse un gráfico en cuyo recorrido se desplaza una ventana de tamaño n (puede tomar 2 valores, puede tomar 3, etc.). Cuanto más pequeña sea la ventana, más suaves serán las predicciones. Vamos a demostrarlo a continuación:
En la primera imagen, el tamaño de la ventana para la que se calcula el valor medio es 8, mientras que en el segundo gráfico, n = 3. Cuanto más pequeña sea la ventana, menos picos podrá capturar.
Python permite implementar este modelo de la siguiente manera:
``python import matplotlib.pyplot como plt importar pandas como pd
Calcular predicciones
t_media = df["valor"].rolling(window=8).mean()
Representar los resultados
plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(df["valor"][:50], "k-", label="Original") plt.plot(t_average[:50], "r-", label="Media corrida") plt.ylabel("NO2") plt.xlabel("Fecha") plt.grid(linestyle=":") plt.legend(loc="superior izquierda") plt.show()
rolling() - función utilizada para calcular la media móvil.
La media móvil simple es uno de los modelos más sencillos, por lo que basta con utilizar la biblioteca pandas para implementarla.
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- Convierta la columna
"date.utc"a tipodatetime. - Calcular medias móviles utilizando ventanas móviles con el tamaño de
5. - Compare los resultados en un gráfico: visualice los 50 primeros valores de la columna "value" de
dfen la primera llamada a la función.plot()y los 50 primeros valores depreden la segunda llamada.
- Compare los resultados en un gráfico: visualice los 50 primeros valores de la columna "value" de
- Visualice la leyenda y el gráfico.
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Matemáticamente, el modelo de media móvil simple se representa del siguiente modo:
En esta ecuación, el SMA de predicción consta de variables, donde k es el tamaño de la ventana (cuántos valores pasados tomaremos para calcular el siguiente valor), y p es el valor tomado.
¿Cómo funciona este modelo? De hecho, la media móvil simple en cada momento de predicción calcula la media de varios valores pasados: el número resultante es la siguiente predicción. Puede imaginarse un gráfico en cuyo recorrido se desplaza una ventana de tamaño n (puede tomar 2 valores, puede tomar 3, etc.). Cuanto más pequeña sea la ventana, más suaves serán las predicciones. Vamos a demostrarlo a continuación:
En la primera imagen, el tamaño de la ventana para la que se calcula el valor medio es 8, mientras que en el segundo gráfico, n = 3. Cuanto más pequeña sea la ventana, menos picos podrá capturar.
Python permite implementar este modelo de la siguiente manera:
``python import matplotlib.pyplot como plt importar pandas como pd
Calcular predicciones
t_media = df["valor"].rolling(window=8).mean()
Representar los resultados
plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(df["valor"][:50], "k-", label="Original") plt.plot(t_average[:50], "r-", label="Media corrida") plt.ylabel("NO2") plt.xlabel("Fecha") plt.grid(linestyle=":") plt.legend(loc="superior izquierda") plt.show()
rolling() - función utilizada para calcular la media móvil.
La media móvil simple es uno de los modelos más sencillos, por lo que basta con utilizar la biblioteca pandas para implementarla.
Tarea
Realice predicciones para el conjunto de datos pr_air_quality.csv con un tamaño de ventana de 5.
- Convierta la columna
"date.utc"a tipodatetime. - Calcular medias móviles utilizando ventanas móviles con el tamaño de
5. - Compare los resultados en un gráfico: visualice los 50 primeros valores de la columna "value" de
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