¿El aprendizaje de análisis de series de tiempo me enseñará más sobre la probabilidad? ¿Algún buen libro?

Answer 1

Eso depende de cómo aprendas.

Mi tesis en series de tiempo me enseñó bastante sobre la probabilidad, pero más sobre las diferentes formas de usar conceptos de probabilidad. Lo que no podría haber aprendido en ningún otro lado fue la naturaleza “verdadera” de las distribuciones gaussianas multivariantes cuando tienen tipos muy específicos de funciones de autocovarianza aplicadas a sus funciones de covarianza.

Como tenía dificultades para escribir cuando estaba haciendo mi doctorado, no he escrito ningún documento al respecto. Encontrarás fragmentos de lo que aprendí en mi tesis, y las cosas más esotéricas quedan fuera ya que era (y aún parece estar) relativamente inexplorado, y algo controvertido. Desde entonces no he escrito sobre eso ya que la clase de series de tiempo sobre las que escribí se aproxima fácilmente y las cosas realmente interesantes ocurren en series de tiempo antipersistentes “verdaderas” (sin error de medición). Como eso es imposible en la vida real, esa es una de las muchas razones por las que no he considerado escribir sobre eso desde entonces.

Sin embargo, si estamos hablando de la comprensión práctica y utilizable de la probabilidad que surge del estudio del análisis de series de tiempo, para la mayoría de las personas, esa es una forma tortuosa y poco práctica de hacerlo. Al revés, usar la probabilidad para comprender las series de tiempo tiene mucho más sentido.

Answer 2

Creo que aprender microeconometría. Modelos como probit, logit, duración, efecto del tratamiento le enseñarán más sobre la teoría de la probabilidad (que ha aprendido hasta ahora).

Los modelos de series temporales son completamente diferentes de estos modelos, por lo tanto, la probabilidad de que uno aprenda en series temporales también es bastante diferente. Probablemente todavía no haya “cumplido” esas teorías probabilísticas, donde nada es independiente y donde se tiene en cuenta la autocorrelación del tiempo.

Si quieres aprender algo muy nuevo en tu conocimiento de la teoría de probabilidad, entonces te sugiero que estudies series de tiempo. Pero si quiere construir sobre su conocimiento existente de la teoría de probabilidad, entonces las series de tiempo no son buenas; centrarse en modelos microeconométricos.

(mi suposición sobre sus antecedentes de conocimiento de probabilidad podría estar totalmente equivocada).

Answer 3

Si.

Pero la probabilidad es parte de este todo:

1. El registro de frecuencia (si está estudiando un sistema “en vivo”, vz la tabla de resultados si está estudiando algo como cartas o una ruleta)
2. El cálculo de probabilidades basado en 1.
3. La estimación de posibles eventos futuros, basada en 2.

Cuando haya dominado esto, ha adquirido una habilidad para la vida y el análisis de series de tiempo será sencillo.

Answer 4

Sí, aparentemente, la mayoría de los datos en tiempo real que obtenemos son datos de series temporales.

Recomendaría The Analysis of Time Series-An Introduction de Chris Chatfield.