1.6: Resumen

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En este capítulo se introdujo la descomposición clásica (1.1.1) de una serie de tiempo en un componente de deriva, un componente estacional y una secuencia de residuos. Se proporcionaron métodos para estimar la deriva y la estacionalidad. Además, la clase de procesos estacionarios se identificó como una clase razonablemente amplia de variables aleatorias. Se introdujeron varias formas para verificar si los residuos resultantes pueden considerarse independientes, distribuidos de manera idéntica. En el Capítulo 3 se discute en profundidad la clase de procesos de promedio móvil autorregresivo (ARMA), una clase paramétrica de variables aleatorias que se encuentran en el centro del análisis lineal de series de tiempo porque son capaces de capturar una amplia gama de estructuras de dependencia y permitir un tratamiento matemático exhaustivo. Antes, las propiedades de la media de la muestra, ACVF y ACF de la muestra se consideran en el siguiente capítulo.