Modelo autorregresivo

Carta Común · N.º 250270

En estadística y procesamiento de señales, un modelo autorregresivo (AR) es una representación de un proceso aleatorio, en el que la variable de interés depende de sus observaciones pasadas. Específicamente, la variable de interés o de salida, depende linealmente de sus valores anteriores. Por esto se dice que existe dependencia lineal entre las distintas observaciones de la variable. Una forma de entender un modelo autorregresivo es un proceso que luego de enfrentado a una perturbación tarda tiempo en regresar a su equilibrio de largo plazo. Suponga que nuestra variable de interés es la producción de trigo (en miles de toneladas) en una región. En cada año, la producción de trigo dependerá de las condiciones del suelo, la tecnología agrícola disponible y las condiciones climáticas. Nótese que entre un año y el siguiente, las condiciones del suelo y la tecnología agrícola pueden no cambiar (o hacerlo de forma muy lenta) como para dramáticamente afectar la producción de trigo. Las condiciones…

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