Bibliografía
Fuentes primarias y complementarias del curso. Las notas de la Profesora Nelfi González constituyen la referencia central; los libros y artículos listados profundizan en los aspectos teóricos y computacionales.
González, N. (2024).
Notas de Clase Estadística III 3009137
Universidad Nacional de Colombia
Capítulos 3, 5, 6 y material complementario. Fuente principal del curso.
Hyndman, R. J. & Athanasopoulos, G. (2021).
Forecasting: Principles and Practice
OTexts, 3.ª edición
Referencia estándar en pronóstico de series de tiempo con R. Disponible gratis en línea.
Peña, D. (2010).
Análisis de series temporales
Alianza Editorial
Texto clásico en español con sólida base teórica y ejemplos de economía española.
Cryer, J. D. & Chan, K.-S. (2008).
Time Series Analysis with Applications in R
Springer, 2.ª edición
Tratamiento completo con código R. Cubre modelos ARIMA, regresión con errores y análisis espectral.
Diebold, F. X. (2001).
Elementos de Pronósticos
Thomson Learning
Enfocado en aplicaciones econométricas de pronóstico. Buena cobertura de criterios de evaluación.
Shumway, R. H. & Stoffer, D. S. (2017).
Time Series Analysis and Its Applications
Springer, 4.ª edición
Referencia técnica avanzada. Cubre modelos de espacio-estado, ARIMA y análisis espectral.
Cleveland, R. B., Cleveland, W. S., McRae, J. E. & Terpenning, I. (1990).
STL: A Seasonal-Trend Decomposition Procedure Based on Loess
Journal of Official Statistics, 6(1), 3–73
Artículo original que describe el algoritmo STL. Lectura recomendada para entender s.window y t.window.
Cleveland, W. S. (1979).
Robust Locally Weighted Regression and Smoothing Scatterplots
Journal of the American Statistical Association, 74(368), 829–836
Artículo seminal que introduce LOESS/LOWESS y el kernel tricúbico.
RPaquetes de R utilizados
forecast
seasonaldummy(), stlf(), autoplot()
stats
lm(), decompose(), stl(), loess()
ggplot2
Visualizaciones avanzadas
lmtest
dwtest() — Durbin-Watson
tseries
Tests de raíz unitaria
fANCOVA
loess.as() — selección automática de span