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      <title>ADMINISTRACIÓN DE PERSONAL by Mizraim Zuriel Garay Lopez</title>
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      <language>en-us</language>
      <pubDate>2022-05-17 15:53:47 UTC</pubDate>
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         <title>ANALISIS DE SERIE DE TIEMPO</title>
         <author>mizraimzuriel</author>
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         <description><![CDATA[]]></description>
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         <pubDate>2022-05-17 15:55:23 UTC</pubDate>
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         <title>¿Qué es un análisis de serie de tiempo?</title>
         <author></author>
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         <description><![CDATA[<div>Es una secuencia de datos u observaciones, medidos en determinados momentos y ordenados cronológicamente. visualmente, es una curva que evoluciona en el tiempo. una serie de tiempo es un conjunto de observaciones sobre los valores que toma una variable (cuantitativa).</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-05-17 15:58:25 UTC</pubDate>
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         <title>El pronóstico en serie de tiempos</title>
         <author>mizraimzuriel</author>
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         <description><![CDATA[<div>Los pronósticos son un método que se utiliza ampliamente en el análisis de las series de tiempo para predecir una variable de respuesta, como ganancias mensuales, comportamiento de acciones o cifras de desempleo, para un período de tiempo determinado. Los pronósticos se basan en patrones de datos existentes.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-05-17 15:59:08 UTC</pubDate>
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         <title>Objetivos del análisis de series de tiempo</title>
         <author></author>
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         <description><![CDATA[<div>Su objetivo central es desarrollar modelos estadísticos que expliquen el comportamiento de una variable aleatoria que varía con el tiempo, o con la distancia, o según un índice; y que permiten estimar pronósticos futuros de dicha variable aleatoria.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-05-17 16:01:20 UTC</pubDate>
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         <title>Métodos para analizar las series de tiempo</title>
         <author>1310944</author>
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         <description><![CDATA[<ul><li><strong>Métodos</strong> simples de pronóstico y suavización.</li><li>Análisis de correlaciones y modelo ARIMA.</li></ul><div><br></div>]]></description>
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         <pubDate>2022-05-17 16:01:44 UTC</pubDate>
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         <title>Los 4 componentes de una serie de tiempo</title>
         <author></author>
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         <description><![CDATA[<div><strong><mark>1. Tendencia secular:</mark></strong> La tendencia secular o tendencia a largo plazo de una serie es&nbsp;<br>por lo común el resultado de factores a largo plazo. En términos intuitivos, la&nbsp;<br>tendencia de una serie de tiempo caracteriza el patrón gradual y consistente de las variaciones de la propia serie, que se consideran consecuencias de fuerzas&nbsp;<br>persistentes que afectan el crecimiento o la reducción de la misma</div><div><strong><mark>2. Variación estacional:</mark></strong> Esta variación corresponde a los movimientos de la serie&nbsp;</div><div>que recurren año tras año en los mismos meses (o en los mismos trimestres) del año&nbsp;<br>poco más o menos con la misma intensidad.&nbsp;</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-05-17 16:03:39 UTC</pubDate>
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         <title></title>
         <author>mizraimzuriel</author>
         <link>https://padlet.com/mizraimzuriel/8q6gdejtso73t6fy/wish/2187911198</link>
         <description><![CDATA[<div><strong><mark>3. Variación cíclica:</mark></strong> Con frecuencia las series de tiempo presentan secuencias alternas <br>de puntos abajo y arriba de la línea de tendencia que duran más de un año, esta <br>variación se mantiene después de que se han eliminado las variaciones o tendencias <br>estacional e irregular.<br><strong><mark>4. Variación Irregular:</mark></strong> Esta se debe a factores a corto plazo, imprevisibles y no recurrentes que afectan a la serie de tiempo. <br><strong><mark>&nbsp;Existen dos tipos de variación irregular: </mark></strong><br>a) Las variaciones que son provocadas por acontecimientos especiales,&nbsp;<br>fácilmente identificables, como las elecciones, inundaciones, huelgas, terremotos.&nbsp;<br>b) Variaciones aleatorias o por casualidad, cuyas causas no se pueden señalar en forma&nbsp;<br>exacta, pero que tienden a equilibrarse a la larga.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-05-17 16:10:03 UTC</pubDate>
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         <title>VENTAJAS</title>
         <author>1310944</author>
         <link>https://padlet.com/mizraimzuriel/8q6gdejtso73t6fy/wish/2187914480</link>
         <description><![CDATA[<div>Entre las principales ventajas, cabe destacar que las Series Temporales permiten un análisis bastante amplio de datos cuantitativos acumulados a lo largo de un determinado periodo de tiempo, además de hacer pronósticos muy útiles que permiten una mejor planificación de las ventas e incorporar mejoras en el plan de marketing.</div>]]></description>
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         <pubDate>2022-05-17 16:12:02 UTC</pubDate>
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