Revisión general de ARIMA

Utilice ARIMA para especificar un modelo para datos de series de tiempo que puedan contener componentes autorregresivos, de diferenciación y de promedio móvil. Usted puede utilizar el modelo para generar pronósticos.

ARIMA (autorregresivo, integrado y promedio móvil) ajusta un modelo ARIMA de Box-Jenkins a una serie de tiempo. Cada término en el modelo ARIMA representa los pasos que se toman en la construcción del modelo hasta que sólo quede un ruido aleatorio. A diferencia de los demás métodos para series de tiempo, los modelos ARIMA utilizan técnicas correlacionales. Usted puede utilizar ARIMA para modelar patrones que pudieran no estar visibles en los datos graficados.

Por ejemplo, un planificador de presupuesto para una oficina de negocios utiliza un modelo ARIMA para predecir los costos en agua y electricidad correposndientes a los siguientes tres períodos.