Com???nmente la proyecci???n de datos se lleva a cabo con m???todos limitados en lo que se refiere al n???mero de periodos proyectados hacia el futuro, as??? como en el hecho de que se basan en la proyecci???n de la media o promedio como base, estas limitaciones implican una probabilidad de error muy alta en la proyecci???n de los datos. Se requiere contar con modelos de proyecci???n que corrijan los errores antes mencionados, esto es, una proyecci???n de m???s periodos hacia el futuro, que se adapten a la tendencia, ...
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Com???nmente la proyecci???n de datos se lleva a cabo con m???todos limitados en lo que se refiere al n???mero de periodos proyectados hacia el futuro, as??? como en el hecho de que se basan en la proyecci???n de la media o promedio como base, estas limitaciones implican una probabilidad de error muy alta en la proyecci???n de los datos. Se requiere contar con modelos de proyecci???n que corrijan los errores antes mencionados, esto es, una proyecci???n de m???s periodos hacia el futuro, que se adapten a la tendencia, temporalidad, la heterocedasticidad, etc., logrando con esto un mejor ajuste y minimizando al m???ximo la probabilidad de error. Esta obra busca proporcionar una gu???a metodol???gica con herramientas que se consideran dentro del campo de la prospectiva, en conjunci???n con la inteligencia artificial, ya que hasta el momento son las herramientas que proporcionan este tipo de soluciones. Por lo tanto con el apoyo de este libro se puede lograr la proyecci???n de casi cualquier tipo de serie de datos utilizando esta propuesta metodol???gica para pronosticar con la m???nima probabilidad de error posible, estad???stica mente hablando.
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