Tendencias y estacionalidad
El número de pasajeros en una aerolínea entre los años 1949 y 1960 aumentó, pero también varió de acuerdo con las temporadas. Aplique MovingMap con Total sobre ventanas anuales no superpuestas para visualizar el crecimiento anual. Use DateHistogram para datos mensuales con reducción de fechas anuales para estudiar dependencias de temporada.
El número de pasajeros de aerolíneas internacionales por mes entre los años 1949 y 1960 está disponible vía ExampleData.
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data = ExampleData[{"Statistics", "InternationalAirlinePassengers"},
"TimeSeries"]
![](assets.es/trends-and-seasonalities/O_31.png)
Los datos presentan tanto una tendencia creciente a largo plazo como oscilaciones estacionales.
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DateListPlot[data, PlotTheme -> "Detailed"]
![](assets.es/trends-and-seasonalities/O_32.png)
Agregue anualmente para ver la tendencia global. Coloque los resultados agregados en el último día del año para crear ventanas móviles de 1 año no superpuestas.
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positionspec = {{1949, 12, 31}, {1960, 12, 31}, Quantity[1, "Year"]};
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mm = MovingMap[Total,
data, {Quantity[1, "Years"], Right, positionspec}];
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DateListPlot[mm, PlotMarkers -> Automatic,
GridLines -> {mm["Dates"], None}]
![](assets.es/trends-and-seasonalities/O_33.png)
Analice dependencias estacionales. Cree WeightedData con el número de pasajeros como ponderaciones para las fechas.
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wd = WeightedData[data["Dates"], data["Values"]];
DateHistogram agrega las ponderaciones de cada mes en el transcurso de los años como se especifican en DateReduction.
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DateHistogram[wd, "Month", DateReduction -> "Year"]
![](assets.es/trends-and-seasonalities/O_34.png)