Minería de datos en series de tiempo

Abstract

En este trabajo se presenta el análisis en series de tiempo del precio del maíz (Zea Mays L.). Este cultivo es considerado de gran importancia económica a nivel mundial. Se seguirá el proceso clásico de la minería de datos determinando el coeficiente de Hurst (H) obteniendo valores entre 0<H<1. Considerando lo anterior, resulta necesario entender las fluctuaciones en cuanto al precio del maíz que permitan identificar su comportamiento futuro en el mercado, como una enseñanza didáctica de la minería de datos mediante la prueba estadística rango reescalado (R/S), teniendo como resultado en el estado de Sinaloa H=0,494, lo que permite identificar una inestabilidad futura en el mercado con base en el costo del cereal; Jalisco con H=0,580 y Michoacán con H=0,527, lo que muestra estabilidad futura en el costo del maíz.

Keywords

• coeficiente de hurst
• desviación estándar
• rango reescalado