Descripción: Una serie temporal univariante es un conjunto de observaciones de una sola variable recogidas a lo largo del tiempo. Este tipo de serie se utiliza para analizar patrones, tendencias y comportamientos en datos que varían con el tiempo. Las características principales de una serie temporal univariante incluyen la secuencialidad de los datos, donde cada observación está relacionada con un momento específico en el tiempo, y la dependencia temporal, que implica que los valores futuros pueden depender de los valores pasados. Este enfoque es fundamental en diversas disciplinas, como la economía, la meteorología y la ingeniería, donde se busca entender cómo una variable evoluciona a lo largo del tiempo. La representación gráfica de estas series, a menudo mediante gráficos de líneas, permite visualizar tendencias y ciclos, facilitando el análisis y la interpretación de los datos. Además, las series temporales univariantes son la base para la aplicación de modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático, que permiten realizar pronósticos y detectar anomalías en los datos.
Historia: El estudio de las series temporales se remonta a principios del siglo XX, con contribuciones significativas de estadísticos como George E. P. Box y Gwilym M. Jenkins, quienes desarrollaron el modelo ARIMA. Este modelo se convirtió en un estándar para el análisis de series temporales y ha sido ampliamente utilizado en diversas aplicaciones.
Usos: Las series temporales univariantes se utilizan en múltiples campos, como la economía para prever tendencias de mercado, en meteorología para predecir el clima y en ingeniería para monitorear el rendimiento de sistemas a lo largo del tiempo. También son esenciales en la detección de anomalías, donde se busca identificar comportamientos inusuales en los datos.
Ejemplos: Un ejemplo de serie temporal univariante es el registro diario de temperaturas en una ciudad, donde cada observación representa la temperatura en un día específico. Otro ejemplo es el seguimiento mensual de las ventas de un producto, donde se analiza cómo varían las ventas a lo largo de los meses.
