La media móvil integrada autorregresiva, o ARIMA, es un método de pronóstico estadístico popular que se utiliza en el análisis y predicción de datos de series temporales. ARIMA es un tipo de técnica de pronóstico basada en modelos de Box-Jenkins que se usa comúnmente en los campos de la economía, las finanzas y la economía.
ARIMA se basa en el concepto de modelos integrados autorregresivos (ARIMA), mediante los cuales los puntos de datos se expresan como una combinación lineal de valores pasados y errores pasados. ARIMA se utiliza para capturar relaciones lineales o no lineales dentro de datos de series temporales, incluidas la estacionalidad y las tendencias. El modelo ARIMA consta de tres componentes: autorregresivo, integrado y de media móvil.
El componente autorregresivo tiene en cuenta las correlaciones seriales en los datos expresando los valores actuales como una combinación lineal de valores pasados y presentes. El componente integrado permite la captura de datos no estacionarios tomando los valores diferenciados, haciendo así que los datos sean más estacionarios. El componente de media móvil captura las fluctuaciones a corto plazo de los datos tomando los errores de los períodos de tiempo anteriores.
ARIMA proporciona un enfoque eficaz para modelar y comprender datos de series temporales. ARIMA se puede utilizar para pronosticar cualquier tipo de datos de series temporales, incluidas ventas, precios de acciones, clima e indicadores económicos. También es muy eficaz para tareas de pronóstico simples, donde los datos son estacionarios y el patrón de la serie no cambia con el tiempo.
ARIMA es una poderosa herramienta de pronóstico que puede usarse para predecir con precisión valores futuros y se usa ampliamente en el campo de la informática. ARIMA es una herramienta importante para científicos de datos y estadísticos, que permite realizar predicciones y pronósticos complejos y casi precisos de datos de series temporales.
