Una característica de los datos que puede considerar es la del tiempo. Un gráfico que reconoce este orden y muestra el cambio de los valores de una variable a medida que avanza el tiempo se denomina gráfico de series de tiempo.
Suponga que desea estudiar el clima de una región durante un mes entero. Todos los días al mediodía, observa la temperatura y escribe esto en un registro. Se podría realizar una variedad de estudios estadísticos con estos datos. Puede encontrar la temperatura media o media del mes. Podría construir un histograma que muestre la cantidad de días en que las temperaturas alcanzan un cierto rango de valores. Pero todos estos métodos ignoran una parte de los datos que ha recopilado.& amp; amp; nbsp;
Dado que cada fecha se combina con la lectura de temperatura del día, usted no tiene que pensar que los datos son aleatorios. En su lugar, puede usar los tiempos dados para imponer un orden cronológico en los datos.
Construcción de un gráfico de serie temporal
Para construir un gráfico de series de tiempo, debe mirar ambas piezas del conjunto de datos emparejado & amp; amp; nbsp;. Comience con un sistema de coordenadas cartesianas estándar. El eje horizontal se usa para trazar los incrementos de fecha o tiempo, y el eje vertical se usa para trazar la variable de valores que está midiendo. Al hacer esto, cada punto en el gráfico corresponde a una fecha y una cantidad medida. Los puntos en el gráfico generalmente están conectados por líneas rectas en el orden en que ocurren.
Usos de un gráfico de series de tiempo
Los gráficos de series temporales son herramientas importantes en diversas aplicaciones de estadísticas. Al registrar valores de la misma variable durante un período prolongado de tiempo, a veces es difícil discernir cualquier tendencia o patrón. Sin embargo, una vez que los mismos puntos de datos se muestran gráficamente, algunas características saltan. Los gráficos de series de tiempo hacen que las tendencias sean fáciles de detectar. Estas tendencias son importantes ya que pueden usarse para proyectar hacia el futuro.
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Además de las tendencias, el clima, los modelos de negocio e incluso las poblaciones de insectos exhiben patrones cíclicos. La variable que se está estudiando no exhibe un aumento o disminución continua, sino que sube y baja dependiendo de la época del año. Este ciclo de aumento y disminución puede continuar indefinidamente. Estos patrones cíclicos también son fáciles de ver con un gráfico de series de tiempo.
Un ejemplo de un gráfico de series de tiempo
Puede usar el conjunto de datos en la tabla a continuación para construir un gráfico de series de tiempo. Los datos provienen de la Oficina del Censo de EE. UU. E informan la población residente de EE. UU. De 1900 a 2000. El eje horizontal mide el tiempo en años y el eje vertical representa el número de personas en los EE. UU. El gráfico nos muestra un aumento constante de la población que es aproximadamente una línea recta. Luego, la pendiente de la línea se vuelve más empinada durante el Baby Boom.
Datos de población de EE. UU. 1900-2000
Año
Población
1900
76094000
1901
77584000
1902
79163000
1903
80632000
1904
82166000
1905
83822000
1906
85450000
1907
87008000
1908
88710000
1909
90490000
1910
92407000
1911
93863000
1912
95335000
1913
97225000
1914
99111000
1915
100546000
1916
101961000
1917
103268000
1918
103208000
1919
104514000
1920
106461000
1921
108538000
1922
110049000
1923
111947000
1924
114109000
1925
115829000
1926
117397000
1927
119035000
1928
120509000
1929
121767000
1930
123077000
1931
12404000
1932
12484000
1933
125579000
1934
126374000
1935
12725000
1936
128053000
1937
128825000
1938
129825000
1939
13088000
1940
131954000
1941
133121000
1942
13392000
1943
134245000
1944
132885000
1945
132481000
1946
140054000
1947
143446000
1948
146093000
1949
148665000
1950
151868000
1951
153982000
1952
156393000
1953
158956000
1954
161884000
1955
165069000
1956
168088000
1957
171187000
1958
174149000
1959
177135000
1960
179979000
1961
182992000
1962
185771000
1963
188483000
1964
191141000
1965
193526000
1966
195576000
1967
197457000
1968
199399000
1969
201385000
1970
203984000
1971
206827000
1972
209284000
1973
211357000
1974
213342000
1975
215465000
1976
217563000
1977
21976000
1978
222095000
1979
224567000
1980
227225000
1981
229466000
1982
231664000
1983
233792000
1984
235825000
1985
237924000
1986
240133000
1987
242289000
1988
244499000
1989
246819000
1990
249623000
1991
252981000
1992
256514000
1993
259919000
1994
263126000
1995
266278000
1996
269394000
1997
272647000
1998
275854000
1999
279040000
2000
282224000
& amp; # x203A; Matemáticas
