Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Criterios de Información (AIC/BIC)
Métricas estadísticas (Criterio de Información de Akaike y Criterio de Información Bayesiano) utilizadas para comparar y seleccionar los mejores modelos ARIMA penalizando la complejidad del modelo para evitar el sobreajuste.
Backshift (Operador de retardo)
Operador matemático denotado como B que desplaza una serie temporal un período hacia atrás (B^k * Y_t = Y_{t-k}), fundamental para la notación compacta de modelos ARIMA y SARIMA.
Pronóstico (Forecasting)
Aplicación de un modelo ARIMA/SARIMA ajustado para generar valores futuros de la serie temporal, acompañada de intervalos de pronóstico que cuantifican la incertidumbre asociada.
Diagnóstico de Residuos
Análisis de los errores de pronóstico (residuos) de un modelo ARIMA para verificar la hipótesis de ruido blanco, utilizando pruebas como Ljung-Box y gráficos ACF/PACF de los residuos.
Modelo ARMAX
Extensión del modelo ARIMA que incorpora variables exógenas (eXogenous) además de los componentes autorregresivos y de media móvil, denominada ARMAX, para mejorar la precisión de los pronósticos.
Descomposición Box-Jenkins
Metodología sistemática para el modelado ARIMA, que incluye identificación (mediante ACF/PACF), estimación, validación (diagnóstico de residuos) y pronóstico, popularizada por Box y Jenkins.
SARIMAX
Modelo SARIMA extendido con variables exógenas (eXogenous), combinando componentes estacionales y no estacionales con predictores externos para un modelado más completo de series temporales.
Prueba de Ljung-Box
Prueba estadística utilizada en el diagnóstico de modelos ARIMA para verificar si los residuos presentan autocorrelación significativa, una hipótesis nula de no autocorrelación indica un modelo adecuado.