Tenemos las siguientes observaciones: 67,63,76,66,69,71,72,71,72,72,83,87,76,79,74,81,76,77,68,68,74, 68,69,75,80,81,86,86,79,78,77,77,80,76,67

De las cuales obtenemos la función de supervivencia suiguiente:

Lo siguiente que haremos es graficar la función de autocorrrelación y la función de autocorrelación parcial.

Con la grafica de Autocorrelación podemos decir que el mejor modelo seria el de un ARIMA(2,0,0), esto lo podemos determinar ya que la forma es my similar a la que se obtiene de dicho modelo (viendo la teoria vista en clase).

Con este modelo obtenemos un AIC= 219.84

Con la grafica de Autocorrelación Parcial, podemos decir que el mejor modelo sera un ARIMA(1,0,0) esto ya que podemos observar que hay una linea fuera del intervalo de confianza.

Con este modelo obtenemos un AIC=218.15

Ya que tenemos un modelo elegido, podemos pronosticar que se esperaria que ase en los siguientes dias.

##    Point Forecast    Lo 80    Hi 80    Lo 95    Hi 95
## 36       70.14757 63.76112 76.53403 60.38033 79.91482
## 37       71.94342 64.59060 79.29624 60.69825 83.18858
## 38       72.96803 65.32696 80.60910 61.28202 84.65404
## 39       73.55262 65.82003 81.28521 61.72665 85.37860

Se esperaria: Dia 36- 70,Dia 37- 71 y el Dia 38-73.

La grafica de nuestra serie de tiempo contemplando los pronosticos obtenidos.