Análisis y Aplicación de Medias Móviles para Datos Caóticos

Los datos a menudo presentan patrones caóticos e impredecibles. Entonces, ¿podemos construir modelos efectivos para todos estos casos? La respuesta es sí, podemos crear modelos más complejos y poderosos. Un ejemplo es el modelo de promedios móviles, que ayuda a mapear microtendencias dinámicas en datos caóticos.

¿Qué es la media móvil?

• Es un método que implementa microtendencias dinámicas.
• Útil para datos caóticos donde los patrones no son claros.
• Suaviza los datos para aumentar la certeza en los modelos predictivos.

¿Cómo implementamos la media móvil?

1. Visualización de los datos: Primero visualizamos los datos como aprendimos en este curso.
2. Promedio acumulado: Creamos una columna con el promedio acumulado para detectar microtendencias.
3. Ventanas móviles: Proyectamos ventanas móviles de diferentes longitudes (ej. 2 y 4 periodos) y calculamos el error cuadrático medio para evaluar su precisión.

¿Cómo configuramos la media móvil en la herramienta?

• Insertamos el gráfico y seleccionamos la línea de tendencia, escogiendo la opción de media móvil.
• Configuramos los periodos (ventanas móviles) para ajustar las microtendencias.
• Implementamos manualmente las ventanas móviles en columnas separadas para diferentes periodos.

¿Cómo calculamos el error cuadrático medio (MSE)?

1. Diferencia entre valor real y predicho: Calculamos la diferencia y la elevamos al cuadrado para evitar valores negativos.
2. Promedio de observaciones: Utilizamos la función de promedio para evaluar cuál ventana móvil es más precisa.