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Paper: Forecasting para predicciones mensuales (Machine Learning)

En este documento se aplicará el método Box and Jenkins para el análisis de una serie temporal, en concreto, para las ventas de comida para llevar (en billones) en Australia durante el periodo abril/1980-abril/2014.  
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Para ello nos serviremos del software estadístico R. Cabe decir que los modelos SARIMA están recomendados fundamentalmente para las predicciones mensuales, ya que las predicciones mensuales poseen habitualmente una estacionalidad simple y regular (única y sin alteraciones irregulares provocadas por factores añadidos como los festivos). 

Sin embargo, las series diarias o semanales suelen poseer estacionalidad compleja (e.g., semanal y anual) e irregular (más de una y con alteraciones). Por tanto, recomiendo los modelos SARIMA únicamente para los casos en los que se trate una serie de datos mensuales.
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