Un poco de todo

El miércoles pasado terminó la asígnatura de administración de bases de datos. Ha sido un cuatrimestre muy bueno y estoy muy contento de lo aprendido en la asignatura. La parte de performance se me ha hecho un tanto dura pero la de PL/SQL más cercana al mundo de la programación ha colmado todas mis espectativas iniciales con la asignatura.

Tengo que dar las gracias a mi profesor, Jorge LLoret, por ayudarme en todo momento y por mostrarme una parte de las bases de datos hasta el momento un tanto desconocida para mi.

Por cierto, la nota, un gran gran 9.5. Podría optar a la matrícula pero me coincide el mismo día que otro examen. Mmm, ya veré. 

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Día 10. Semana II 

Vamos a abordar otra disciplina que estudio, la estadística. En las últimas clases de Estadística medioambiental hemos empezado a estudiar, analizar y modelar series temporales. Una serie temporal es una secuencia de puntos de datos, medidos típicamente a intervalos de tiempo sucesivos , y espaciados (con frecuencia) de forma uniforme. El primer paso obligatorio para analizar una serie temporal es presentar un gráfico de la evolución de la variable a lo largo del tiempo. Nosotros para realizar las prácticas utilizamos el programa minitab, en mi opinión un hermano pequeño de spss. El siguiente paso consistirá en determinar si la secuencia de valores es completamente aleatoria o si, por el contrario, se puede encontrar algún patrón a lo largo del tiempo, pues sólo en este caso podremos seguir con el análisis. Vamos a intentar descomponer las series temporales en tres partes:

• Tendencia. Es la dirección general de la variable en el periodo de observación, es decir el cambio a largo plazo de la media de la serie.
• Estacionalidad. Corresponde a fluctuaciones periódicas de la variable, en periodos relativamente cortos de tiempo.
• Otras fluctuaciones irregulares. Después de extraer de la serie la tendencia y variaciones cíclicas, nos quedará una serie de valores residuales, que pueden ser o no totalmente aleatorios. Volvemos a estar como en el punto de partida, pues ahora también nos interesa determinar si esa secuencia temporal de valores residuales puede o no ser considerada como aleatoria pura.

En la próxima entrada seguiremos con el análisis de la tendencia.

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