El primer paso al resolver el modelo es elegir un método. Si se tiene un modelo causal, el método será la regresión. Para modelos de series de tiempo, existen varios métodos disponibles, incluso para el mismo proceso. Por ejemplo, existen muchos métodos para pronosticar una serie de tiempo constante.
Dado el modelo, si se conocieran los coeficientes, simplemente se podrían introducir los números correctos y obtener el pronóstico. Como los parámetros reales de la ecuación del modelo no se conocen, deben estimarse. El método que se usa determina cómo se estiman; por lo general, se estiman de manera que se minimice la diferencia entre el pronóstico y el valor real para un conjunto de datos históricos. Una vez estimados los parámetros, la aplicación del modelo a los números adecuados proporciona un pronóstico.
Dado el modelo, si se conocieran los coeficientes, simplemente se podrían introducir los números correctos y obtener el pronóstico. Como los parámetros reales de la ecuación del modelo no se conocen, deben estimarse. El método que se usa determina cómo se estiman; por lo general, se estiman de manera que se minimice la diferencia entre el pronóstico y el valor real para un conjunto de datos históricos. Una vez estimados los parámetros, la aplicación del modelo a los números adecuados proporciona un pronóstico.
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