Beschreibung
Comúnmente la proyección de datos se lleva a cabo con métodos limitados en lo que se refiere al número de periodos proyectados hacia el futuro, así como en el hecho de que se basan en la proyección de la media o promedio como base, estas limitaciones implican una probabilidad de error muy alta en la proyección de los datos. Se requiere contar con modelos de proyección que corrijan los errores antes mencionados, esto es, una proyección de más periodos hacia el futuro, que se adapten a la tendencia, temporalidad, la heterocedasticidad, etc., logrando con esto un mejor ajuste y minimizando al máximo la probabilidad de error. Esta obra busca proporcionar una guía metodológica con herramientas que se consideran dentro del campo de la prospectiva, en conjunción con la inteligencia artificial, ya que hasta el momento son las herramientas que proporcionan este tipo de soluciones. Por lo tanto con el apoyo de este libro se puede lograr la proyección de casi cualquier tipo de serie de datos utilizando esta propuesta metodológica para pronosticar con la mínima probabilidad de error posible, estadística mente hablando.
Autorenporträt
Profesor Investigador cátedra CONACYT, asignado al programa de maestría en planificación empresarial del Tecnológico Nacional de México campus Durango. Línea de trabajo "Prospectiva", modelos de pronosticación y matemáticos para predicción de datos y riesgo, que puede ser aplicado en cualquier organización, empresas o gubernamentales.
