Tiêu đề 6. Series de tiempo. Suavizado exponencial simple.pdf ✅

Suavizado Exponencial Simple Las series de tiempo son conjuntos de datos que muestran cómo una variable cambia a lo largo del tiempo. Por ejemplo, podríamos tener datos diarios de temperatura, registros mensuales de ventas de una empresa, o datos anuales de crecimiento de población. Estos datos están organizados cronológicamente, lo que nos permite analizar cómo la variable evoluciona a lo largo de diferentes períodos de tiempo. El suavizado exponencial simple es una técnica utilizada en el análisis de series temporales para predecir valores futuros o suavizar datos históricos. Imagina que tienes una serie de datos que varían con el tiempo, como las ventas mensuales de una tienda. El suavizado exponencial simple toma en cuenta todos los datos históricos, pero le da más peso a los datos más recientes. En lugar de simplemente promediar todos los datos anteriores, el suavizado exponencial simple asigna un peso exponencialmente decreciente a cada punto de datos, de modo que los puntos más recientes tienen un impacto mayor en la predicción que los puntos más antiguos. Esto significa que el suavizado exponencial simple es sensible a las tendencias recientes en los datos, pero aún tiene en cuenta toda la historia pasada. Este método es útil cuando los datos tienen variaciones aleatorias o estacionales, ya que ayuda a filtrar el ruido y a resaltar las tendencias subyacentes. Es una técnica simple pero efectiva que se utiliza en una variedad de aplicaciones, desde la predicción de ventas hasta el análisis de datos financieros. Imaginemos que trabajamos en una tienda online y queremos predecir la cantidad de ventas de un determinado producto para los próximos meses. Disponemos de datos históricos de ventas mensuales durante los últimos dos años. Utilizaremos el suavizado exponencial simple para predecir las ventas futuras. Comenzamos calculando el promedio de ventas mensuales para suavizar los datos. Supongamos que, en enero de 2022, las ventas fueron de 100 unidades, en febrero de 2022 fueron de 120 unidades, y así sucesivamente. Entonces, para calcular el promedio ponderado exponencialmente, asignamos pesos decrecientes a cada valor de venta, de modo que los valores más recientes tengan un mayor peso en el cálculo. Por ejemplo, si asignamos un peso de 0.2 al valor más reciente y 0.8 al valor anterior, el cálculo del promedio ponderado exponencial para febrero de 2022 sería: Promedio_ponderado_exponencial = (0.2 * 120) + (0.8 * 100) = 24 + 96 = 120 unidades Este promedio ponderado exponencial nos da una estimación más suave de las ventas para febrero, donde se da más peso a la venta más reciente. Para predecir las ventas futuras, utilizamos el promedio ponderado exponencial como base. Por ejemplo, si queremos predecir las ventas para marzo de 2022, simplemente