Pronóstico de Series de Tiempo con Suavización Exponencial Simple en Python: Prediciendo el Futuro

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Para realizar un pronóstico de series de tiempo, el método de Suavización Exponencial Simple toma en cuenta todo el histórico, sin embargo, le da un mayor peso a los valores más recientes y un menor peso a los más valores más antiguos. Este video explica el método de Suavización Exponencial Simple y cómo usarlo a través de la librería statsmodels de python.

Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:

Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2023, 16 de Octubre). Pronóstico de Series de Tiempo con Suavización Exponencial Simple en Python: Prediciendo el Futuro [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video]

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1. Programación Básica con Python;
2. Manejo de Datos;
3. Visualización de Datos;
4. Análisis de Datos; y
5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos.

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Índice del Video:

0:00 Introducción
2:07 Cuándo usar el método
3:16 Datos y contexto
5:02 Asignación de pesos
11:31 Selección de alpha
14:05 Intuición matemática
23:50 Fórmula
24:46 Ejemplos con diferentes alfas
31:38 Suavización Exponencial Simple con Python

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#estadística #datascience #python #cienciadedatos #seriesdetiempo #seriestemporales #forecasting #forecast #analisisdedatos #econometria
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Комментарии
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Excelentes clases, ansioso de ver el modelo ARIMA

joseherrera
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Excelente clase, profesor. Un saludo desde Peru!

cesarcacho
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Excelente. A la espera del modelo ARIMA y sus variaciones 🤞

wousav
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Nunca había entendido una clase estadística tan a la primera. ¡Gracias @CodigoMaquina!

SamuelGarcia-ly
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Excelente. Esperaba la continuación de esta serie. Hace mucho sentido este enfoque para ir contando sobre las series de tiempo. ¿HOLT y Holt-WInter podrán estar antes de comenzar con AR, MA, .. ARIMA?

reinerromero
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Hola, podrías subir el código al repositorio por favor, gracias
Excelente video 🤩

angieestefannyyanquenneva
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Con el permiso de Octavio, ¿que más les hace sentido se incluya en esta serie sobre series 😁de tiempo?, ¿ PROPHET, RNN-LSTM, ... ?

reinerromero