Generación de un modelo estadístico para la estimación del comportamiento futuro de parámetros de teletráfico en redes académicas de nueva generación aplicando series de tiempo tipo arima, sarima y varma

Ferro Escobar, RobertoMartínez Alayon, Carlos Andrés2016-11-102016-11-102015-12-16http://hdl.handle.net/11349/4302Este documento presenta los resultados obtenidos al analizar el comportamiento univariable a través de la representación de las pérdidas de paquetes en una transmisión de datos por medio de modelos ARIMA y SARIMA, siguiendo la metodología Box-Jenkings, y luego contrastándolos con un modelo tipo VARMA donde se adicionan variables como tiempos de latencia y Jitter de la trasmisión. Haciendo uso del lenguaje de programación R y el software libre GRETL se realizó la estimación de los coeficientes y la comparación de los modelos con el fin de determinar cuál es el más apropiado para representar la serie original y estimar valores futuros.This document presents the results obtained by analyzing the univariate behavior through the representation of packet loss in data transmission via ARIMA and SARIMA models, following the Box-Jenkins methodology, and then comparing them with a model VARMA type where variables such as latency and jitter of the transmission are added. Using the R programming language and free software GRETL the estimated coefficients and comparing models in order to determine the most appropriate to represent the original series and estimate future values was performed.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/PredicciónLenguaje RModelos de TráficoARIMASARIMAVARMAGeneración de un modelo estadístico para la estimación del comportamiento futuro de parámetros de teletráfico en redes académicas de nueva generación aplicando series de tiempo tipo arima, sarima y varmaMaestría en Ciencias de la Información y las Comunicaciones - Tesis y disertaciones académicasTeletráfico (Bogotá, Colombia)Análisis funcionalinfo:eu-repo/semantics/openAccessGeneration of a statistical model for estimating future behavior teletraffic parameters in academic new generation networks applying time series type arima, sarima and varmaForecastingR languageTraffic ModelsARIMASARIMAVARMAAbierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/masterThesis