Air Passengers

Contexto

La base de datos “AirPassengers” contiene el número mensual de pasajeros aéreos internacionales entre 1949 y 1960 (144 observaciones menssuales).
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")
library(ggplot2)
#install.packages("forecast")  #Para hacer pronosticos y revisar tendencias
library(forecast)

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 en las ventas de una tienda en línea debido al crecimiento del comercio electronico.
• Ciclo: Ej. Las fluctuaciones en las ventas de automóviles a lo largo de los ciclos económicos.
• Patrón estacional: Ej. Aumento en las ventas de juguetes durante la navidad.
• Aleatorio: Ej. La 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.
## 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 un patrón estacional

Generar pronóstico

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

#Realizar pronostico a 12 meses
pronostico <- forecast(modelo, h=12)

#Graficar datos historicos y el pronostico
autoplot(pronostico) +
  labs(title="Número de 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