Una serie temporal es una colección de datos que se recolectan a lo largo del tiempo. Estos datos pueden ser de cualquier tipo, como temperatura, precio de un activo, ventas, etc. La idea es analizar cómo varían estos datos a lo largo del tiempo y buscar patrones o tendencias en ellos. El análisis de series temporales es ampliamente utilizado en la economía, la meteorología, la ingeniería y otras áreas.
Pasos par hacer serie temporal en R
- Recolectar los datos: Recolecta los datos que deseas analizar. Asegúrate de que los datos estén en un formato adecuado, como un archivo CSV o un data frame de R.
2. Para realizar análisis de series temporales en R, debes cargar las siguientes librerías:
ts: Esta librería proporciona las funciones para crear y manipular objetos de series temporales en R.
forecast: Esta librería proporciona una variedad de funciones y técnicas para modelar y pronosticar series temporales.
ggplot2: Esta librería proporciona funciones para crear gráficos estadísticos de alta calidad en R.
lubridate: Esta librería proporciona funciones para trabajar con fechas y horas en R.
Puedes cargar las librerías en R utilizando la función library(). Por ejemplo:
library(tseries)
library(forecast)
library(lubridate)
library(ggplot2)
Ten en cuenta que si no tienes alguna de estas librerías instaladas, debes instalarlas antes de utilizarlas, con install.packages("nombre_paquete")
3. Se especifica correctamente la ruta y el nombre del archivo csv al momento de cargar los datos con read.csv().
#DIRECTORIO DE TRABAJO Y VARIABLES
setwd("D:/Documents/serie_temporal")
# Cargar los datos
data <- read.csv("wf_Jug_neo_ts.csv")
4. Se establecen variables «inicio» y «final» con fechas, las cuales serán utilizadas en el siguiente paso.
#INICIO Y FINAL DE SERIE TEMPORAL
inicio <- as.Date("2001-01-01")
final <- as.Date("2021-12-31")
5. Se utiliza la función ts() para convertir los datos en una serie temporal, utilizando las variables «inicio» y «final» definidas previamente y una frecuencia específica.
#Convertir los datos en una serie temporal
data_ts <- ts(data$wf_count, start=c(2001,01), end = c(2021,12),
frequency = 12)
6. Se utiliza la función plot() para graficar los datos de la serie temporal.
#Gráficar los datos
plot(data_ts)
7. Finalmente se exporta el plot
