RESUMO
En los últimos años, las series de tiempo han tenido desarrollos y aplicaciones importantes en el área de la salud; por ello, el presente artículo muestra una metodología ensayada en estudios anteriores, en que se esbozan los pasos en el análisis de series de tiempo para un enfoque clásico. El objetivo permite identificar un buen modelo de pronóstico usando técnicas de suavización: exponencial, simple, Holt y Winter. Además, se realiza la validación de los supuestos de los residuales, dando confiabilidad a los resultados del modelo encontrado. Para aplicar el procedimiento se utilizaron los datos del número de consultas externas realizadas en la IPS de la Universidad de Antioquia durante abril del 2001 y septiembre del 2005.
During the last years time series have had developments and important applications in the field of health. The present article shows a methodology tried in previous studies and outlines the steps in the analysis of time series for a classical approach. The objective allows identifying a good model of prognosis by using smoothing methods: exponential, simple, Holt and Winter. In addition, the validation of the assumptions of the residuals is made managing to give trustworthiness to the results of the found model. In order to apply the procedure, data of number of outpatient appointments performed at the University of Antioquia Health Service from April 2001 to September 2005 were used.