Farmacología

Uso de modelos autorregresivos de media móvil integrada para el análisis de series temporales de datos observacionales

27 diciembre 2023

Es frecuente el análisis de series temporales de indicadores de fenómenos de salud, como casos de una enfermedad en la población, nivel de mortalidad o consumo de antibióticos. Pero si deseamos describir los patrones de evolución a lo largo del tiempo o pronosticar valores más allá del período de observación, es necesario tener en cuenta cómo los valores actuales pueden depender de valores anteriores, la existencia de tendencias en los datos o las posibles variaciones estacionales. Los modelos ARIMA permiten tener en cuenta todas estas características para una mejor descripción y eventual predicción a partir del análisis temporal. British Medical Journal, 20 de diciembre de 2023.

estadística modelo ARIMA series temporales