AirPassengers

Contexto

La base de datos AirPassengers contiene el número mensual de pasajeros aéreos internacionales entre 1949 y 1960 (144 observaciones mensuales).

Esta base de datos es ampliamente utilizada para el análisis de series de tiempo, reflejando el crecimiento de la industria de la aviación comercial después de la Segunda Guerra Mundial.

Instalar paquetes y llamar librerías

#install.packages("ggplot2") #Para generar gráficas con mejores diseños 
library(ggplot2)
#install.packages("forecast") #Para revisar tendencias y generar pronósticos
library(forecast)

## Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
##   method            from
##   as.zoo.data.frame zoo

Importar base de datos

df <- as.data.frame(AirPassengers)
serie_de_tiempo <- AirPassengers

Identificar patrones o tendencias

Los 4 componentes de las series de tiempo son:

• Tendencia Ej. Aumento de las ventas de una tienda en línea debido al crecimiento del comercio electrónico.
• Ciclo Ej. Las fluctuaciones en las ventas de automóviles a lo largo de los ciclos económicos (expansión y recesión).
• Patrón Estacional Ej. Aumento en las ventas de juguetes durante la navidad.
• Aleatorio Ej. Caída de las ventas por un desastre natural.

ggplot(df, aes(x = time(serie_de_tiempo), y = serie_de_tiempo)) + 
  geom_line(color = "darkblue") + 
  labs(title = "Número de Pasajeros Aéreos Internacionales", x = "Año", y = "Número")

## Don't know how to automatically pick scale for object of type <ts>. Defaulting
## to continuous.
## Don't know how to automatically pick scale for object of type <ts>. Defaulting
## to continuous.

Podemos concluir de la gráfica anterior que la base de datos tiene tendencia creciente y patrón estacional.

Generar pronóstico

#Ajuste del modelo 
modelo <- auto.arima(serie_de_tiempo)

#Realizar pronóstico a 12 meses
pronostico <- forecast(modelo, h = 12) #h es el número de periodos para realizar el pronóstico

#graficar datos históricos y el pronóstico
autoplot(pronostico) + 
   labs(title = "Número de Pasajeros Aéreos Internacionales", x = "Año", y = "Número")

#Generar predicción para un mes específico
df_prediccion <- data.frame(Fecha = time(pronostico$mean), Prediccion = as.numeric(pronostico$mean))

df_prediccion[df_prediccion$Fecha == 1961.0, ] #Enero 1961 

##   Fecha Prediccion
## 1  1961   445.6349