Miniatura

Fitxers

tfg_munoz_martinez_sergio.pdf (1.53 MB)

Tipus de document

Treball de fi de grau

Data de publicació

2023-06-12

Llicència de publicació

cc-by-nc-nd (c) Sergio Muñoz Martı́nez, 2023
Si us plau utilitzeu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest document: https://hdl.handle.net/2445/203142

Sèries temporals amb memòria llarga: models ARFIMA

Títol de la revista

Autors

Director/Tutor

ISSN de la revista

Títol del volum

Recurs relacionat

Resum

[en] Time series analysis plays a vital role in understanding various phenomena in a wide variety of fields. Over the years, more complex statistical models have been developed that allow us to analyze time series in a more accurate way. This project studies in depth one of them: the ARFIMA models. These models are very useful for examining long memory time series. The main purpose of this project is to provide a comprehensive analysis of these models, including their theoretical foundations, estimation methods and a practical implementation. In particular, the $R$ programming language is used to evaluate the possibility of modeling the time series that shows the air quality of Barcelona between 2017 and 2019 using an ARFIMA model.

Descripció

Treballs Finals de Grau de Matemàtiques, Facultat de Matemàtiques, Universitat de Barcelona, Any: 2023 , Director: Josep Vives i Santa Eulàlia

Matèries

Processos estocàstics, Anàlisi de sèries temporals, Models lineals (Estadística), Estadística matemàtica, Treballs de fi de grau

Matèries (anglès)

Stochastic processes, Time-series analysis, Linear models (Statistics), Mathematical statistics, Bachelor's theses

Citació

Col·leccions

Treballs Finals de Grau (TFG) - Matemàtiques

Citació

MUÑOZ MARTÍNEZ, Sergio gabriel. Sèries temporals amb memòria llarga: models ARFIMA. [consulta: 28 de gener de 2026]. [Disponible a: https://hdl.handle.net/2445/203142]

Exportar metadades

JSON - METS

Compartir registre