![]() ![]() Más formalmente, un intervalo de predicción define el intervalo dentro del cual se espera encontrar el verdadero valor de la variable respuesta con una determinada probabilidad.Įxisten múltiples formas de estimar intervalos de predicción en modelos de forecasting, la mayoría de las cuales requieren que los residuos (errores) del modelo sigan una distribución normal. Este tipo de forecasting proporciona información muy valiosa ya que permite crear intervalos de predicción, es decir, el rango de valores donde es más probable que pueda estar el valor real. Aunque conocer de antemano el valor esperado de una serie temporal es útil en casi todos los casos de negocio, este tipo de predicción no proporciona información sobre la confianza del modelo ni sobre la incertidumbre de sus predicciones.Įl forecasting probabilístico, a diferencia del point-forecasting, es una familia de técnicas que permiten predecir la distribución esperada de la variable respuesta en lugar de un único valor puntual. Otro ejemplo sería el número de hijos en una familia (1 2 3 4 …).Al tratar de anticipar valores futuros de una serie temporal, la mayoría de los modelos de forecasting intentan predecir cuál será el valor más probable, esto se llama point-forecasting. ![]() Como ejemplo, el número de animales en una granja (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, …). ![]() Dicho con más rigor, se determina una variable discreta como la variable que hay entre dos valores observables (potencialmente), hay por lo menos un valor no observable (potencialmente). En estas variables se dan de modo coherente separaciones entre valores observables sucesivos. Una variable discreta es una variable que no puede tomar algunos valores dentro de un mínimo conjunto numerable, quiere decir, no acepta cualquier valor, únicamente aquellos que pertenecen al conjunto.dbr:Dependent_and_independent_variables.Un exemple de variable discrète peut s'observer dans les notes accordées lors de compétitions sportives dont les valeurs sont des nombres entiers entre 0 et 10. Une variable discrète (en statistiques) se distingue d'une variable continue, car la variable discrète contient un nombre défini de valeurs réelles.Otro ejemplo, puede ser el tiempo que toma un atleta en recorrer 100 metros planos, ya que este tiempo puede tomar valores como 9,623 segundos 10,456 485 segundos 12,456 412 segundos es decir, un intervalo de valores. Como ejemplo, la estatura de una persona (1,72 m 1,719 m 1,718 6 m.). Con una variable continua hay inevitablemente un error de medida. Un atributo esencial de una variable continua es que, a diferencia de una variable discreta, nunca puede ser medida con exactitud el valor observado depende en gran medida de la precisión de los instrumentos de medición. Una variable continua toma valores a lo largo de un continuo, esto es, en todo un intervalo de valores. Y siempre entre dos valores observables va a existir un tercer valor intermedio que también podría tomar la variable continua. Una variable continua puede tomar un valor fijo dentro de un intervalo determinado. Las variables proposicionales son los bloques de construcción básicos de las fórmulas proposicionales, usadas en lógica proposicional y en lógicas superiores. En lógica matemática, una variable proposicional (también llamada variable sentencial o letra sentencial) es una variable discreta que puede ser verdadera o falsa. Otro ejemplo sería el número de hijos en una familia (1 2 3 4 …). In some contexts a variable can be discrete in some ranges of the number line and continuous in others. If it can take on a value such that there is a non-infinitesimal gap on each side of it containing no values that the variable can take on, then it is discrete around that value. ![]() If it can take on two particular real values such that it can also take on all real values between them (even values that are arbitrarily close together), the variable is continuous in that interval. In mathematics and statistics, a quantitative variable may be continuous or discrete if they are typically obtained by measuring or counting, respectively. ![]()
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