data("USAccDeaths")
USAccDeaths
## Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec
## 1973 9007 8106 8928 9137 10017 10826 11317 10744 9713 9938 9161 8927
## 1974 7750 6981 8038 8422 8714 9512 10120 9823 8743 9129 8710 8680
## 1975 8162 7306 8124 7870 9387 9556 10093 9620 8285 8466 8160 8034
## 1976 7717 7461 7767 7925 8623 8945 10078 9179 8037 8488 7874 8647
## 1977 7792 6957 7726 8106 8890 9299 10625 9302 8314 8850 8265 8796
## 1978 7836 6892 7791 8192 9115 9434 10484 9827 9110 9070 8633 9240
Esta variable nos muestra el numero de accidentes de transito en Estados Unidos con una periodicidad mensual en un lapso de tiempo comprendido entre 1973 hasta 1978.
hist(USAccDeaths ,col="blue")
El promedio de las muertes anuales por accidente de transito estàn entre 8000 y 9500 por lo cual lo confirmaremos esta informaciòn con la siguiente tabla.
summary(USAccDeaths)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
## 6892 8089 8728 8789 9323 11317
Con esta tabla confirmamos que la media es 8728, ademàs la muertes minimas por año es de 6892 y la màxima 11317.
plot(USAccDeaths)
Graficamos la serie de tiempo y podemos observar que la variable presenta un comportamiento estacionario y estacional, sin embargo es necesario hacerle algunas pruebas pra confirmalo. Pero en este momento no se haràn. La tomaremos efectivamente como si fuera estacionaria lo cual es necesario para trabajar con este tipo de series.
Como esta es una serie de tiempo, queremos analizar el comportamiento de la serie para hacer predicciònes futuras acerca del comportamiento de la variable y de esta manera aplicar las medidas necesarias para disminuir el numero de muertes por accidentes de transito.
Por lo cual con el “PACF” Funciòn de autocorrelaciòn parcial analizamos si los valores presentes dependen directamente de los valores pasados.
pacf(USAccDeaths)
Tambien debemos analizar la funciòn de Autocorrelaciòn simple conjunto con la PACF para determinar como hacer la modelaciòn.
acf(USAccDeaths)
La funciòn FAC no dice la parte de medias moviles y la FACP nos dice el factor autoregresivo.