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Título : Modulo de análisis de series temporales para el sistema integral de gestión estadística
Autor : González González, Leosdany
de Haro Barrios, Juan Manuel
Tutor: Vázquez Ortíz, Yudisney
González Pérez, Reisel
Ramírez Landaburo, Janier José
Palabras clave : ANALISIS DE SERIES TEMPORALES;PREDICCIONES FUTURAS
Fecha de publicación : jul-2016
Editorial : Universidad de las Ciencias Informáticas. Facultad-6.
Resumen : El surgimiento de la Estadística se derivó de un proceso largo de desarrollo y evolución que comenzó con la simple recolección de datos, y realiza hoy día, una compleja interpretación de los mismos con el uso de aplicaciones informáticas, facilitando el análisis de grandes volúmenes de datos. Una técnica esencial para lograr predicciones futuras es el análisis de series temporales, las cuales se obtienen por la medición de variables a través del tiempo. El Sistema Integrado de Gestión Estadística (SIGE) tiene como propósito la recolección de datos estadísticos, por lo que disponer de un módulo para el análisis de series le otorgaría mayor funcionalidad; siendo el objetivo de la presente investigación el desarrollo del mismo, con la integración de un servicio web con los algoritmos Mínimos cuadrados, Regresión Lineal, Red de Bayes y Multilayer Perceptrom. Para guiar la implementación del módulo Series Temporales se definió como metodología de desarrollo OpenUp, utilizando Ext JS y Symfony (tecnologías pertenecientes a la línea base de desarrollo del proyecto SIGE) y la librería WEKA Time Series Forecasting para la implementación de algoritmos de análisis de series temporales. Una vez culminado el proceso de pruebas se constató que SIGE cuenta con el módulo Series Temporales, que permitirá la realización de análisis basados en estas como estadío superior de los procesos realizados en el sistema.
URI : https://repositorio.uci.cu/jspui/handle/123456789/8023
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