La descomposición de series temporales es un método para dividir una serie temporal compleja en sus constituyentes o componentes, como tendencia, estacionalidad y ruido. Una serie de tiempo es una secuencia de puntos de datos en una serie de tiempo. Las series temporales complejas se pueden dividir en sus componentes para identificar los patrones subyacentes y crear un modelo de pronóstico. La descomposición de series de tiempo se utiliza a menudo en análisis de negocios, pronósticos financieros y otras tareas relacionadas con el pronóstico.
La descomposición de series de tiempo se puede utilizar para identificar varios componentes que componen la serie de tiempo. Estos componentes pueden ayudar a identificar diversos patrones y relaciones, como las tendencias subyacentes y la estacionalidad. La tendencia es una dirección general de una serie de tiempo, la estacionalidad es la tendencia de una serie de tiempo a repetirse a intervalos regulares y el ruido es la fluctuación aleatoria de la serie de tiempo alrededor de la tendencia y la estacionalidad. Al descomponer la serie temporal en estos diversos componentes, es posible identificar y analizar los patrones subyacentes y utilizarlos para pronósticos, así como para comprender el comportamiento de los datos.
El método más común para descomponer una serie temporal es el modelo aditivo, que divide la serie temporal en cuatro componentes: tendencia, estacionalidad, cíclico e irregular. El modelo aditivo supone que los componentes de una serie temporal son aditivos. Es decir, la serie temporal se puede representar como la suma de los componentes. El modelo aditivo es útil para pronosticar tendencias futuras y puede proporcionar información sobre los patrones subyacentes en los datos.
La descomposición de series de tiempo también se puede utilizar para identificar períodos de tiempo específicos que exhiben el mismo patrón. Estos períodos se pueden utilizar para crear pronósticos más precisos y construir mejores modelos. Además, la descomposición de series temporales se puede utilizar para identificar valores atípicos y comportamientos inesperados en los datos.
La descomposición de series de tiempo es una herramienta valiosa para el análisis y la previsión de datos. Al dividir la compleja serie temporal en sus componentes, se puede lograr una mejor comprensión de los patrones y relaciones subyacentes. Esto puede conducir a mejores pronósticos y modelos más precisos.
