Reconstrucción de datos de series de tiempo: una aplicación a la demanda horaria de la electricidad
Generalmente, la identificación y estimación de modelos ARIMA parten del supuesto de que las series que se van a analizar no contienen datos faltantes, ni observaciones atípicas, ni existen intervenciones en el período de estudio. Sin embargo, en la práctica, estos problemas pueden ocurrir simultáne...
- Autores:
-
Castaño, Elkin
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2007
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/40600
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/40600
http://bdigital.unal.edu.co/30697/
- Palabra clave:
- observaciones atípicas
observaciones faltantes
intervención
función de transferencia
ARIMA
Atypical observations
Missing observations
Intervention
Transfer function
ARIMA
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional