AirPassangers

#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.

#Intalar paquetes y llamar librerías

# install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)

# install.packages("forecast")
library(forecast)

#Importar base de datos

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

#Identificar patrones y tendencias Los 4 componentes de las series de tiempo son:

• Tendencia: Ej. Aumento en las ventas de una tienda en línea debido al crecimiento del comercio electrónico.
• Ciclo: Ej. Las fluctuaciones en las ventas de automóviles a los 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= "darkgreen") + 
  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.
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## 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 numero de periodos para hacer el prnóstico

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

# Generar predicción para un mes en específico
  df_prediccion <- data.frame(Fecha = time(pronostico$mean), Prediccion= as.numeric(pronostico$mean))
  
df_prediccion[df_prediccion$Fecha == 1961.0, ] #Enero de 1961

##   Fecha Prediccion
## 1  1961   445.6349