Competencias do título |
Código
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Competencias da titulación
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A1 |
Capacidade para comprender, plantexar, formular e resolver aqueles problemas susceptibles de ser abordados a través de modelos da estatística e da investigación operativa. |
A2 |
Coñecer as aplicacións dos modelos da estatística e a investigación operativa. |
A3 |
Coñecer algoritmos de resolución dos problemas e manexar o software adecuado. |
Resultados de aprendizaxe |
Competencias de materia (Resultados de aprendizaxe) |
Competencias da titulación |
Comprender técnicas del análisis de series de tiempo |
AM1
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Capacidad crítica sobre las posibilidades y limitaciones de las técnicas del análisis de series de tiempo |
AM2
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Capacidad de identificar y resolver problemas que requieran el uso de técnicas del análisis de series de tiempo |
AM1 AM2 AM3
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Capacidad de manejar software comercial (fundamentalmente el software libre R) para analizar series de tiempo |
AM3
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Contidos |
Temas |
Subtemas |
1. Análisis descriptivo de una serie de tiempo. |
Introducción. El concepto de serie de tiempo: Ejemplos. Descomposición clásica de una serie de tiempo: Ejemplos. |
2. Series de tiempo y procesos estocásticos. |
Introducción. El concepto de proceso estocástico: Ejemplos. Definiciones asociadas a un proceso estocástico. La descomposición de Wold. |
3. Modelos Box-Jenkins. |
Introducción. Procesos ARMA: Construcción e identificación. Procesos ARIMA: Construcción e identificación. Procesos ARIMA estacionales: Construcción e identificación. Estimación. Diagnosis. Selección del modelo. Predicción. Aplicación a datos reales. |
4. Tópicos adicionales. |
Análisis de intervención. Valores atípicos. Regresión dinámica. |
Planificación |
Metodoloxías / probas |
Horas presenciais |
Horas non presenciais / traballo autónomo |
Horas totais |
Sesión maxistral |
20 |
30 |
50 |
Prácticas de laboratorio |
20 |
30 |
50 |
Proba de resposta múltiple |
1.5 |
0 |
1.5 |
Solución de problemas |
1.5 |
0 |
1.5 |
Proba de ensaio |
0 |
15 |
15 |
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Atención personalizada |
7 |
0 |
7 |
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*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado |
Metodoloxías |
Metodoloxías |
Descrición |
Sesión maxistral |
El profesor desarrollará en clase los contenidos del Temario. Para ello, se apoyará en la proyección de transparencias (su versión en pdf estará disponible on-line). |
Prácticas de laboratorio |
El profesor desarrollará en clase distintos tipos de aplicaciones a datos reales de la teoría previamente expuesta. Para ello, introducirá las herramientas específicas de que dispone el paquete estadístico R. Posteriormente, será el alumno el que desarrolle otras aplicaciones con la ayuda de un ordenador. |
Proba de resposta múltiple |
Uno de los requisitos para aprobar la asignatura será la superación de una prueba de respuesta múltiple. Más información sobre dicha prueba puede ser vista en la Sección 7: Evaluación. |
Solución de problemas |
Uno de los requisitos para aprobar la asignatura será resolver un problema de carácter práctico. Para ello, será necesaria la utilización del paquete estadístico R (utilizado en las clases prácticas). Más información sobre este punto puede ser vista en la Sección 7: Evaluación. |
Proba de ensaio |
Uno de los requisitos para aprobar la asignatura será la correcta realización y entrega, en las fechas indicadas, de prácticas propuestas por el profesor. Para ello, será necesaria la utilización del paquete estadístico R (utilizado en las clases prácticas). Más información sobre este punto puede ser vista en la Sección 7: Evaluación. |
Atención personalizada |
Metodoloxías
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Prácticas de laboratorio |
Sesión maxistral |
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Descrición |
Cualquier duda que se le presente al alumno a lo largo de las horas presenciales tratará de ser resuelta instantáneamente por parte del profesor. Sin embargo, es posible que otras dudas surjan una vez que el estudiante profundice en la materia en el transcurso de horas no presenciales. En este caso, resulta conveniente que el alumno haga uso de las tutorías individualizadas. |
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Avaliación |
Metodoloxías
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Descrición
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Cualificación
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Prácticas de laboratorio |
El material que se permitirá utilizar en la prueba de respuesta múltiple (apuntes, bibliografía,…) dependerá del grado de asistencia a clase del alumno. |
0 |
Proba de resposta múltiple |
(Se realizará con la presencia del profesor)
Estará formada por una prueba tipo test de conocimientos teórico-prácticos.
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40 |
Solución de problemas |
(Se realizará con la presencia del profesor)
Consistirá en el análisis de una serie de tiempo. Para ello, se contará con la ayuda del paquete estadístico R (utilizado en clase). |
30 |
Sesión maxistral |
El material que se permitirá utilizar en la prueba de respuesta múltiple (apuntes, bibliografía,…) dependerá del grado de asistencia a clase del alumno. |
0 |
Proba de ensaio |
(Se realizará sin la presencia del profesor)
Realización y entrega, en las fechas indicadas, de prácticas propuestas por el profesor. Para ello, se contará con la ayuda del paquete estadístico utilizado en clase. |
30 |
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Observacións avaliación |
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Fontes de información |
Bibliografía básica
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Peña, D. (2005). Análisis de Series Temporales.. Alianza Editorial
Cowpertwait, P.S.P. y Metcalfe, A.V. (2009). Introductory Time Series with R.. Springer
Cryer, J.D. y Chan, K-S. (2008). Time Series Analysis. With Applications in R.. Springer (2ª edición) |
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Bibliografía complementaria
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Brockwell, P.J. y Davis, R.A. (2002). Introduction to Time Series and Forecasting.. Springer (2ª edición)
González, M. y del Puerto, I.M. (2009). Series Temporales.. Colección manuales uex-60
Shumway, R.H. y Stoffer, D.S. (2006). Time Series Analysis and Its Applications. With R Examples.. Springer (2ª edición) |
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Recomendacións |
Materias que se recomenda ter cursado previamente |
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Materias que se recomenda cursar simultaneamente |
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Materias que continúan o temario |
Modelos de Probabilidade/614468103 | Estatística Aplicada/614468104 | Modelos de Regresión/614468105 |
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