Un modelo autorregresivo (AR, por sus siglas en inglés) es un modelo estadístico en el que la variable de interés se regresa a sí misma en un modelo de regresión lineal. En otras palabras, un modelo AR utiliza una serie de tiempo para predecir su propio futuro.
En inteligencia artificial y machine learning, los modelos autorregresivos se utilizan comúnmente en el análisis de series temporales para predecir el valor futuro de una variable basándose en sus valores pasados. En este tipo de modelo, la variable de interés se descompone en una combinación de sus valores pasados y un término de error aleatorio.
El orden de un modelo AR se refiere al número de valores pasados utilizados para predecir el valor futuro de la variable de interés. Por ejemplo, un modelo AR de orden 1 utiliza solo un valor pasado para predecir el valor futuro, mientras que un modelo AR de orden 2 utiliza dos valores pasados.
Los modelos autorregresivos son útiles para predecir patrones y tendencias en series temporales, como el precio de las acciones, el consumo de energía o el tráfico web. La precisión de un modelo AR depende en gran medida de la elección del orden y la cantidad de datos disponibles para el entrenamiento del modelo.
La Industria 4.0 es el nombre dado a la cuarta revolución industrial que se caracteriza por la inclusión de tecnologías avanzadas en los procesos d [...]
Leer más »Las tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) se usan actualmente en las empresas para la transformación de los procesos de negocio, impulsar la i [...]
Leer más »Las predicciones de GAMCO apuntan a un aumento de, al menos, un 10% en el porcentaje de la «morosidad en créditos» a particulares durante el próxi [...]
Leer más »Si alguna vez te has preguntado cómo Spotify te recomienda canciones que te gustan o cómo Siri y Alexa pueden entender lo que les dices… la respue [...]
Leer más »