¿ Qué es la inferencia y la predicción ?
En el mundo de los negocios y la economía se dispone de múltiples fuentes de datos, que tras aplicarles varias funciones matemáticas y estadísticas a través del método científico, nos dan información interesante de las diferentes observaciones realizadas.
En primer lugar aplicamos la simple visualización a las observaciones (datos), dibujamos la gráfica, analizando las diferentes variables que dependen unas de otras. Se van aplicando modelos hasta poder cerciorarnos de la validez de los mismos y su ajuste a los datos que nos llevarán a explicar el modelo económico en el contexto concreto.
Una vez validado el modelo, ya estamos en condiciones de interpretar y explicar lo que representan las diferentes observaciones, lo que se conoce cono inferencia, que posteriormente deberán comprobarse con nuevas observaciones (datos) que validen las afirmaciones.
Como en el padel, hay que saber leer la bola que te lanzan para devolverla y colocarla bien, aquí ya leidos los datos y sacadas conclusiones, nos aventuramos en pronosticar que ocurrirá en un caso supuesto, bien futuro o interpolado, bajo el paraguas del rigor científico, lo que conocemos como predicción o forecast, de lo contrario sería una simple suposición y jugariamos a ser adivinos sin bola, aunque también nos podemos equivocar, solo hay que ver el pronóstico del tiempo.
Vamos a estudiar el comportamiento de varias datos macroeconómicos, series temporales a lo largo de los años con datos no estructurados, publicados en las webs de organismos oficiales, transporte aéreo, turismo y Ocupación-Desempleo.
Se emplearán métodos estadísticos, modelos econométricos avanzados y machine learning para el análisis de la tendencia (serie temporal por años por ejemplo) y la estacionalidad (el clico de la serie temporal, mensual, diario o por horas), es decir, el comportamiento de la serie a largo y a corto plazo.
También se representarán ciertos datos, de interés, como son las tarifas eléctricas, y su precio por hora diariamente, tanto por su repercusión en la economía doméstica como industrial.
