GitHub - scidatmath2020/Pron-sticos-y-series-de-tiempo: Diplomado Pronósticos y Series de tiempo con Python y R

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Diplomado Pronósticos y Series de tiempo con Python y R

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C01. Introducción y gráficos.ipynb		C01. Introducción y gráficos.ipynb
C03.1 Estacionariedad.ipynb		C03.1 Estacionariedad.ipynb
C03.2 Estacionalidad.ipynb		C03.2 Estacionalidad.ipynb
C04. Autocorrelación y autocorrelación parcial.ipynb		C04. Autocorrelación y autocorrelación parcial.ipynb
C05.1 Suavizado (promedio movil y exponencial simples).ipynb		C05.1 Suavizado (promedio movil y exponencial simples).ipynb
C05.2 Suavizado (promedio movil doble y triple) .ipynb		C05.2 Suavizado (promedio movil doble y triple) .ipynb
C06. Modelo Autorregresivo.ipynb		C06. Modelo Autorregresivo.ipynb
C07. ARIMA.ipynb		C07. ARIMA.ipynb
C08. ARIMAX y SARIMAX.ipynb		C08. ARIMAX y SARIMAX.ipynb
C09.1 Redes neuronales.ipynb		C09.1 Redes neuronales.ipynb
C09.2 Redes neuronales autorrecurrentes.ipynb		C09.2 Redes neuronales autorrecurrentes.ipynb
Random_Walk_example.png		Random_Walk_example.png
White_noise.png		White_noise.png
estacionarias.png		estacionarias.png
logo.png		logo.png
random_walk.jpg		random_walk.jpg
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rna01.png		rna01.png
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