Datos Identificativos 2015/16
Asignatura (*) Series de Tempo Código 614493009
Titulación
Mestrado Universitario en Técnicas Estadísticas (Plan 2011)
Descriptores Ciclo Período Curso Tipo Créditos
Mestrado Oficial 2º cuadrimestre
Primeiro-Segundo Optativa 5
Idioma
Modalidade docente Presencial
Prerrequisitos
Departamento Matemáticas
Coordinación
Aneiros Perez, German
Correo electrónico
german.aneiros@udc.es
Profesorado
Aneiros Perez, German
Correo electrónico
german.aneiros@udc.es
Web http://eio.usc.es/pub/mte/
Descrición xeral Preténdese modelizar o comportamento dunha serie de observacións dunha variable tomadas secuencialmente ó longo do tempo. Para iso, utilizaranse modelos estatísticos paramétricos. Estes modelos permitirannos comprender a dinámica da serie, así como predecir os seus futuros valores. A metodoloxóa utilizada será ilustrada a través da súa aplicación a datos reais, para o que se fará uso do paquete estatístico R. O manexo de dito paquete no contexto específico das series de tempo será aprendido ó longo do curso.



Competencias do título
Código Competencias do título
A2 Capacidade para comprender, formular, formular e resolver aqueles problemas susceptibles de ser abordados a través de modelos da estatística e da investigación operativa.
A6 Realizar inferencias respecto aos parámetros que aparecen no modelo.
A8 Capacidade de identificar e resolver problemas que requiran o uso de técnicas da análise de series de tempo.
A13 Ser capaz de manexar diverso software (en particular R) e interpretar os resultados que proporcionan estes nos correspondentes estudos prácticos.
A15 Fomentar a sensibilidade cara aos principios do pensamento científico, favorecendo as actitudes asociadas ao desenvolvemento dos métodos matemáticos, como: o cuestionamento das ideas intuitivas, a análise crítica das afirmacións, a capacidade de análise e síntese ou a toma de decisións racionais.
B6 Capacidade para iniciar a investigación e para participar en proxectos de investigación que poden culminar na elaboración dunha tese doutoral.
B8 Capacidade de traballo en equipo e de forma autónoma
B10 Capacidade de identificar e resolver problemas
C1 Ser capaz de identificar un problema da vida real.
C2 Dominar a terminoloxía científica-metodolóxica para comprender e interactuar con outros profesionais.
C3 Habilidade para traballar os aspectos metodolóxicos da investigación en colaboración con outros colegas a través do Campus Virtual co foro.
C4 Habilidade para realizar a análise estatística con ordenador.
C5 Escoller o deseño máis axeitado para responder á pregunta de investigación.
C6 Utilizar as técnicas estatísticas máis axeitadas para analizar os datos dunha investigación.
C7 Planificar, analizar e interpretar os resultados dunha investigación considerando tanto os aspectos teóricos coma os metodolóxicos.
C8 Habilidade de xestión administrativa do proceso dunha investigación.
C9 Comunicación e difusión dos resultados das investigacións.
C10 Lectura con xuízo crítico de artigos científicos dende unha perspectiva metodolóxica.

Resultados de aprendizaxe
Resultados de aprendizaxe Competencias do título
Comprender técnicas da análise de series de tempo AM2
Capacidade crítica sobre as posibilidades e limitacións das técnicas da análise de series de tempo AM15
Capacidade de identificar e resolver problemas que requiran o uso de técnicas da análise de series de tempo AM2
AM6
AM8
Capacidade de manexar software comercial (fundamentalmente o software libre R) para analizar series de tempo AM13
Capacidade para iniciar a investigación e para participar en proxectos de investigación que poden culminar na elaboración dunha tese doutoral. BP6
Capacidade de traballo en equipo e de forma autónoma BP8
Capacidade de identificar e resolver problemas BP10
Ser capaz de identificar un problema da vida real. CP1
Dominar a terminoloxía científica-metodolóxica para comprender e interactuar con outros profesionais. CP2
Habilidade para traballar os aspectos metodolóxicos da investigación en colaboración con outros colegas a través do Campus Virtual co foro. CP3
Habilidade para realizar a análise estatística con ordenador. CP4
Escoller o deseño máis axeitado para responder á pregunta de investigación. CP5
Utilizar as técnicas estatísticas máis axeitadas para analizar os datos dunha investigación. CP6
Planificar, analizar e interpretar os resultados dunha investigación considerando tanto os aspectos teóricos coma os metodolóxicos. CP7
Habilidade de xestión administrativa do proceso dunha investigación. CP8
Comunicación e difusión dos resultados das investigacións. CP9
Lectura con xuízo crítico de artigos científicos dende unha perspectiva metodolóxica. CP10

Contidos
Temas Subtemas
1. Series de tempo e procesos estocásticos. Introducción. Os conceptos de proceso estocástico e serie de tempo: Exemplos. Definicións asociadas a un proceso estocástico. A descomposición de Wold.
2. Modelos Box-Jenkins. Introducción. Procesos ARMA: Definición e identificación. Procesos ARIMA: Definición e identificación. Estimación e diagnosis. Selección do modelo e predicción. Aplicación a datos reais. Procesos ARIMA estacionais. Aplicación a datos reais.
3. Tópicos adicionais. Análisise de intervención. Valores atípicos. Regresión con series de tempo.

Planificación
Metodoloxías / probas Competencias Horas presenciais Horas non presenciais / traballo autónomo Horas totais
Sesión maxistral A2 A6 A15 B10 B6 C1 C2 C3 C5 C6 C7 C8 C9 C10 17 24.99 41.99
Prácticas de laboratorio A13 B8 B10 C4 C6 17 24.99 41.99
Proba de resposta múltiple A2 A6 C6 2 0 2
Solución de problemas A13 B10 C4 C6 2 0 2
Proba de ensaio A2 A13 A15 B10 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C10 0 25 25
 
Atención personalizada 12 0 12
 
*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado

Metodoloxías
Metodoloxías Descrición
Sesión maxistral O profesor desenrolará na clase os contidos do Temario. Para iso, apoiarase na proxección de transparencias (a súa versión en pdf estrá disponibel on-line).
Prácticas de laboratorio O profesor desenrolará na clase distintos tipos de aplicacións a datos reais da teoría previamente exposta. Para iso, introducirá as ferramentas específicas de que dispón o paquete estatístico R. Posteriormente, será o alumno o que desenrole outras aplicacións coa axuda dun ordenador.
Proba de resposta múltiple Un dos requisitos para aprobar a asignatura será a superación dunha proba de resposta múltiple. Máis información sobre dita proba pode ser vista na la Sección 7: Evaluación.
Solución de problemas Un dos requisitos para aprobar a asignatura será resolver un problema de carácter práctico. Para iso, será necesaria a utilización do paquete estatístico R (utilizado nas clases prácticas). Máis información sobre este punto pode ser vista na Sección 7: Evaluación.
Proba de ensaio Un dos requisitos para aprobar a asignatura será a correcta realización e entrega, nas datas indicadas, de prácticas propostas polo profesor. Para iso, será necesaria a utilización do paquete estatístico R (utilizado nas clases prácticas). Máis información sobre este punto pode ser vista na Sección 7: Evaluación.

Atención personalizada
Metodoloxías
Prácticas de laboratorio
Sesión maxistral
Descrición
Cualquera dúbida que se lle presente ao alumno ó longo das horas presenciais tratará de ser resolta instantáneamente por parte do profesor. Sin embargo, é posible que outras dúbidas surxan unha vez que o estudante profundice na materia no transcurso de horas non presenciais. Neste caso, resulta convinte que o alumno faga uso das tutorías individualizadas.

Avaliación
Metodoloxías Competencias Descrición Cualificación
Proba de resposta múltiple A2 A6 C6 (Realizarase coa presencia do profesor)

Estará formada por unha proba tipo test de coñecementos teórico-prácticos.
40
Prácticas de laboratorio A13 B8 B10 C4 C6 O material que se permitirá utilizar na proba de resposta múltiple (apuntes, bibliografía,…) dependerá do grao de asistencia a clase do alumno. 0
Solución de problemas A13 B10 C4 C6 (Realizarase coa presencia do profesor)

Consistirá na análise dunha serie de tempo. Para iso, contarase coa axuda do paquete estatístico R (utilizado na clase).
30
Sesión maxistral A2 A6 A15 B10 B6 C1 C2 C3 C5 C6 C7 C8 C9 C10 O material que se permitirá utilizar na proba de resposta múltiple (apuntes, bibliografía,…) dependerá do grao de asistencia a clase do alumno. 0
Proba de ensaio A2 A13 A15 B10 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C10 (Realizarase sin a presencia do profesor)

Realización e entrega, nas datas indicadas, de prácticas propostas polo profesor. Para iso, contarase coa axuda do paquete estatístico utilizado na clase.
30
 
Observacións avaliación

A metodoloxía da evaluación é aplicable tanto aos alumnos a tempo completo como aos alumnos a tempo parcial.


Fontes de información
Bibliografía básica 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)


Bibliografía complementaria 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)


Recomendacións
Materias que se recomenda ter cursado previamente
Modelos de Probabilidade/614493001
Estatística Aplicada/614493002

Materias que se recomenda cursar simultaneamente

Materias que continúan o temario

Observacións


(*)A Guía docente é o documento onde se visualiza a proposta académica da UDC. Este documento é público e non se pode modificar, salvo casos excepcionais baixo a revisión do órgano competente dacordo coa normativa vixente que establece o proceso de elaboración de guías