Antes de modelar una serie temporal, es necesario entender su estructura: ¿tiene tendencia? ¿La estacionalidad es aditiva (constante en amplitud) o multiplicativa (crece con el nivel de la serie)? ¿Los residuos son ruido blanco o tienen estructura modelable?.
Antes de modelar una serie temporal, es necesario entender su estructura: ¿tiene tendencia? ¿La estacionalidad es aditiva (constante en amplitud) o multiplicativa (crece con el nivel de la serie)? ¿Los residuos son ruido blanco o tienen estructura modelable?
Descomposición clásica con statsmodels: separación en componentes de tendencia, estacionalidad y residuo. Análisis exhaustivo de cada componente para informar la elección del modelo de forecasting posterior y detectar cambios estructurales en la serie.