
Saludos Genaro.En verdad es complicado trabajar con pocos datos cuando quieres aplicar modelos regresivos. Hay otras metodologías que pueden trabajar de mejor manera con pocos datos.Un compañero mio realizó modelamientos con regresiones difusas, donde tenía pocos datos, y los resultados son buenos (código está en http://www.math.epn.edu.ec/~hmena/  en la parte de softwares).Si quieres consulta:- Fuzzy Logic With Engineering Applications - Ross - Wiley - 2004.- Computational intelligence in time series forecasting - Palit - Springer - 2005 estos con referentes de lo que te digo... también se puede trabajar con redes neuronales.Saludos.

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> Message: 2
> Date: Tue, 15 Nov 2011 09:24:08 -0400
> From: genaro llusco <gellusco@gmail.com>
> To: r-help-es@r-project.org
> Subject: [R-es] Consulta
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> Saludos
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> que modelo de series de tiempo aplicar cuando, se tiene pocos datos
> observados en mi caso solamente tengo 10 datos observados.
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> -- 
> atte.Genaro Llusco Silvestre
>         gellusco@gmail.com
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