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Cálculo del número mínimo de datos necesarios para estimar el vector de observaciones faltantes en una serie temporal generada por un modelo ar(p)

Gallardo Pérez, Henry and Nieto, Fabio (1996) Cálculo del número mínimo de datos necesarios para estimar el vector de observaciones faltantes en una serie temporal generada por un modelo ar(p). Revista Colombiana de Estadística; Vol. 17, núm. 33-34 (1996) Revista Colombiana de Estadística; Vol. 17, núm. 33-34 (1996) 0120-1751 .

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URL oficial: http://revistas.unal.edu.co/index.php/estad/articl...

Resumen

La determinación del número mínimo de datos que se deben utilizar para estimar el valor de observaciones faltantes en una serie temporal univariada, es importante porque permite optimizar el tiempo de computación en el sentido en que sí se utilizara un número mayor de datos, el proceso de estimación resultaría redundante. En este trabajo se determina cuál es número mínimo y cuáles son los datos que se deben utiUzar para estimar el vector de observaciones faltantes, cuando el proceso estocástico obedece un modelo autoregresivo de orden p, AR(p). Se utiliza para ello el método de estimación de Peña-Maravall (1991) y el proceso recurrente de Nieto-Martínez (1994). Se presentan adicionalmente algunos ejemplos teóricos en los cuales se aplican los resultados obtenidos.

Tipo de documento:Artículo - Article
Palabras clave:Estadística matemática, Análisis de series de tiempo, Procesos estocásticos, Toería de la estimación, Serie temporal univariada, Vector de observaciones, Modelo Ar(p), Estadística matemática, Análisis de series de tiempo, Procesos estocásticos, Toería de la estimación
Unidad administrativa:Revistas electrónicas UN > Revista Colombiana de Estadística
Código ID:15476
Enviado por : Dirección Nacional de Bibliotecas STECNICO
Enviado el día :24 Junio 2014 19:58
Ultima modificación:05 Junio 2018 20:23
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