Identificación de estacionalidad con correlaciones automáticas

La vista Correlaciones automáticas del cuadro de diálogo Datos históricos muestra un gráfico de correlaciones automáticas (correlaciones de valores de la misma serie separados por varios retrasos de tiempo) para indicar si los valores de los datos históricos tienen estacionalidad (Ilustración 3).

Figura 3. Cuadro de diálogo Datos históricos: Estacionalidad: vista Correlaciones automáticas

Cuadro de diálogo Datos históricos: Estacionalidad, descrito en los párrafos siguientes

Nota:

En Visualización de datos históricos por estacionalidad se describe el cuadro de diálogo Datos históricos: Estacionalidad.

Otras funciones del cuadro de diálogo:

Si ha seleccionado más de una serie de datos históricos, cambie el gráfico para ver otra serie de datos seleccionándola en la lista Serie.

Notas sobre correlaciones automáticas

  • El retraso representa el número de periodos de datos de desplazamiento de los datos con respecto a los datos originales antes de calcular el coeficiente de correlación. Por ejemplo, un retraso de 12 corresponde a la correlación de los datos con ellos mismos, con un desplazamiento de 12 periodos; es decir, la correlación del primer elemento de datos con el decimotercer elemento de datos, el segundo elemento de datos con el decimocuarto elemento de datos, etc. El valor p (valor de Probabilidad) en la tabla de estadísticas indica la relevancia del retraso y es sin tendencia o no, según la selección de la casilla de verificación en Vista de correlaciones automáticas.

  • Una serie estacional tiene patrones alternativos de retrasos positivos y negativos. La estacionalidad (ciclo) se suele determinar por el mayor retraso en el conjunto de retrasos positivos seguido del primer conjunto de retrasos negativos.

  • La estacionalidad siempre se calcula en retrasos sin tendencia para eliminar el efecto que tiene los datos de tendencia en las correlaciones automáticas. Puede seleccionar o borrar Mostrar retrasos sin tendencia para ver información de correlación automática con o sin tendencia.

  • Si la probabilidad de la estadística de Ljung-Box es menor que 0,05, el conjunto de correlaciones automáticas es significativo y los datos probablemente sean estacionales. La estacionalidad se indica mediante el retraso de correlación automática. Por ejemplo, si uno de los tres retrasos principales es 12 y tiene una probabilidad de menos de 0,001, los datos probablemente tengan una estacionalidad de 12 periodos.