U1A16

Analisis de series de tiempo.

Se utiliza una serie de datos de consumo de gasolina per capita de gasolina en España de 1966 a 1977.

Importar

setwd("~/EA9")

gas <- scan("http://verso.mat.uam.es/~joser.berrendero/datos/gas6677.dat")
library(prettydoc)

Visualización

plot(gas)

Aplicación de series de tiempo.

gas.ts = ts(gas, star=c(1966, 1), frequency=12 )

plot(gas.ts)

boxplot(gas.ts~cycle(gas.ts))

Gráfica por años

jj <- scan("http://verso.mat.uam.es/~joser.berrendero/datos/jj.dat")
jj.ts = ts(jj, star=c(1960, 1), frequency=4 )

Gráfica de cajas y bigotes

boxplot(jj.ts ~ cycle(jj.ts))

Gráfica por años

plot(jj.ts)

Decomposicion de una serie de tiempo.

Es frecuente analizar las series temporales desde el punto de vista de sus componentes estructurales:

Serie observada = Tendencia + Efecto estacional + Residuos.

En este modelo, la serie observada es el resultado de sumar una tendencia que representa el comportamiento a largo plazo de la serie, un efecto estacional que describe sus fluctuaciones periódicas y un componente residual que describe las variaciones a corto plazo, normalmente impredecibles.

Con R es muy sencillo obtener una descomposición estructural de este tipo. Se usa el comando decompose:

gas.ts.desc = decompose(gas.ts)
plot(gas.ts.desc, xlab="Año")