Cargar librerias

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library(readxl)
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library(TTR)
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Cargar los datos

datos2=read_excel("datos2_ex1.xlsx")
datos3=read_excel("datos3_ex1.xlsx")
d2s=ts(datos2,start = c(2011,1),frequency = 12)
d3s=ts(datos3,start = c(2018,1),frequency = 12)

Graficos de las series

plot(d2s,xlab="Años",ylab="Numero de nacimientos",col="darkblue")

Interpretacion: En la serie que abarca aproximadamente del 2011 al 2025, se observa una tendencia general creciente en el numero de nacimientos. Aunque existen fluctuaciones y picos en ciertos periodos, la linea muestra que con el paso de los años los nacimientos han aumentado de manera sostenida. Este comportamiento sugiere un posible crecimiento poblacional o mejores condiciones que favorecen la natalidad.

plot(d3s,xlab="Años",ylab="Ventas",col="darkblue")

Interpretacion: En la serie de ventas desde 2018 hasta 2025, se evidencia un crecimiento marcado con picos pronunciados que parecen repetirse cada año, indicando un comportamiento estacional. Al mismo tiempo, la magnitud de las ventas en los picos es cada vez mayor, lo que refleja no solo estacionalidad sino tambien una clara tendencia ascendente en las ventas totales a lo largo del tiempo.

Descomposicion de la serie

d2sd=decompose(d2s)
plot(d2sd)

Interpretacion: La descomposicion de la serie de nacimientos muestra que, a lo largo del periodo analizado, existe una tendencia claramente ascendente, lo que indica un aummento sostenido en la cantidad de nacimientos. El componente estacional evidencia un patron que se repite año tras año, con variaciones ciclicas bien definidas. Por su parte, el componente aleatorio refleja fluctuaciones puntuales que no siguen un patron fijo, pero que no alteran la tendencia general al alza ni el comportamiento estacional.

d3sd=decompose(d3s)
plot(d3sd)

Interpretacion: En la descomposicion de la serie de ventas se observa una tendencia muy marcada al alza, especialmente acentuada a partir de 2022, reflejando un crecimiento acelerado en el tiempo. El componente estacional presenta picos pronunciados y regulares, lo que sugiere que las ventas responden a periodos especificos de alta demanda que se repiten cada año. El componente aleatorio muestra variaciones irregulares, pero con menor impacto en comparacion con la fuerza combinada de la tendencia creciente y la estacionalidad definida.

Modelo Holt Winters

d2sw=HoltWinters(d2s,seasonal = "additive")
d2sp=predict(d2sw,9)
(d2sp)
##           Jan      Feb      Mar      Apr      May      Jun      Jul      Aug
## 2025 27.30020 25.92822 29.04779 27.56001 28.88793 28.50749 30.56943 30.55133
##           Sep
## 2025 29.94243
plot(d2sw,d2sp)

Interpretacion: El presente grafico muestra una tendencia creciente en el numero de nacimientos desde 2012 hasta 2025. Se observa que, ademas de este crecimiento sostenido, existen fluctuaciones estacionales de magnitud relativamente constante a lo largo del tiempo. La proyeccion sugiere que esta tendencia continuara al alza en los proximos años, manteniendo un patron estable de variaciones periodicas.

d3sw=HoltWinters(d3s,seasonal = "multiplicative")
d3sp=predict(d3sw,9)
knitr::kable(d3sp)
fit
14994.74
18948.09
35767.05
28159.43
25669.26
31472.70
40496.45
41217.96
40537.85 
plot(d3sw,d3sp)

Interpretacion: El grafico presentado refleja un incremento progresivo en las ventas desde 2019 hasta 2025, acompañado por picos estacionales cuya magnitud aumenta con el tiempo. Esto indica que las variaciones no solo se repiten periodicamente, sino que se amplifican a medida que crece el nivel de ventas. La proyeccion evidencia un crecimiento sostenido con oscilaciones cada vez mas pronunciadas.