IntroducciÃ³n a Series de Tiempo Univariadas - Centro Microdatos

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2 4 6 810 12Introducción a Series de Tiempo UnivariadasDecember 31, 2010Estos mismos gráficos se pueden realizar simplemente con el comando tsline:tsline kentucky indiana illinois1980m1 1985m1 1990m1 1995m1 2000m1 2005m1tkentuckyillinoisindianaPodemos cambiar la leyenda de las series, y podemos pedir que no ocupe colores en las series sinodiferentes tonalidades de negro, esto último es útil cuando los resultados deben ser presentadosen blanco y negro. También notemos que al ser tres series no pone nombre al eje y, en el siguientegráfico le pondremos nombre a ambos ejes.tsline kentucky indiana illinois, legend(label(1 "KY") label(2 "IN") label(3"IL")) xtitle(Mes) ytitle(Tasa de desempleo) scheme(s2mono)24
Tasa de desempleo2 4 6 810 12Introducción a Series de Tiempo UnivariadasDecember 31, 20101980m1 1985m1 1990m1 1995m1 2000m1 2005m1MesKYILINIV. Suavización y técnicas de predicciónCuando analizamos series de tiempo, normalmente nos interesará eliminar ruidos o componentesidiosincráticos, de manera que las características de los datos sean más visibles.IV.1 Cuatro componentes de una serie de tiempoRecordemos el gráfico del IMACEC:use bases/imacecg fecha=ym(año,mes)format fecha %tmtsset fechatime variable: fecha, 1986m1 to 2010m12delta: 1 monthtsline imacec25
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