¿Cómo hacer previsiones con un conjunto de datos pequeño?
Hacer previsiones con conjuntos de datos pequeños puede ser un reto, ya que muchos métodos tradicionales requieren grandes cantidades de datos para realizar predicciones precisas.
He aquí algunos enfoques que pueden ayudarte.

Media móvil simple: Consiste en tomar la media de un cierto número de puntos de datos pasados y utilizarla como previsión para el siguiente periodo. Este método puede ser eficaz para series temporales estables sin tendencia ni estacionalidad.

Alisamiento exponencial: Este método asigna pesos exponencialmente decrecientes a las observaciones pasadas, dando más peso a las observaciones más recientes. Este método puede ser eficaz para series temporales con tendencia y/o estacionalidad.

ARIMA: El modelo de media móvil integrada autorregresiva (ARIMA) es una opción popular para la previsión de series temporales. Puede ser eficaz para conjuntos de datos pequeños si los datos subyacentes siguen un patrón que pueda modelizarse mediante un modelo ARIMA.