series-de-tiempo-pabloatarama 2021.12.1
Modelos para el análisis de series de tiempo y proyecciones.

# Paquete Series De Tiempo
Versión 1.0.1

Autor: Pablo Atarama [https://pabloatarama.com/](https://pabloatarama.com/)

© Derechos Reservados 2021

## Importar libreria
Para importar la librería utilizamos:

```python
import SeriesDeTiempo as st
```

Pasos para utilizar la librería:
1. Crear un objeto del tipo **Serie**.
2. Aplicar un modelo a un objeto del tipo Serie que nos devolverá un objeto del tipo **Modelo**.

## Crear una serie

Para crear un objeto de tipo **Serie** (Serie de tiempo) utilizamos:

```python
serie = st.Serie(DataFrame, columna="")
```

Donde *DataFrame* es el DataFrame de la librería *pandas* donde se extraerá la data y *columna* la columna del DataFrame específica que se considerará como *yt*.

## Aplicar un modelo

Para usar un modelo se aplicara la respectiva función del modelo sobre el objeto de tipo **Serie**. Esto devolverá un objeto del tipo de modelo especificado. Cada función utiliza diferentes parámetros.

### Modelos soportados

Considerando que se creó un objeto de tipo **Serie** llamado *serie*:

#### Naive

```python
serieConModelo = serie.naive()
```

#### Media movil simple

```python
serieConModelo = serie.mediaMovilSimple(longitud=3, desfasada=False)
```

- longitud: longitud de la media móvil simple, por defecto es 3.
- desfasada: Si es desfasada o no (True o False), por defecto es False.

#### Media movil doble

```python
serieConModelo = serie.mediaMovilDoble(longitud=3, desfasada=False)
```

- longitud: longitud de ambas medias móviles, por defecto es 3.
- desfasada: Si es desfasada o no (True o False).

#### Media movil ponderada

```python
serieConModelo = serie.mediaMovilPonderada(longitud, ponderaciones)
```

- ponderaciones: lista con alfas a ponderar ej: ```[alfa1, alfa2, alfa3]``` donde alfa1 > alfa2 > alfa3, etc.

#### Suavización exponencial simple

```python
serieConModelo = serie.suavizacionExponencialSimple(alfa=0.5)
```

- alfa: parámetro alfa del modelo, por defecto es *0.5*.

#### Media movil doble con tendencia

```python
serieConModelo = serie.mediaMovilDobleConTendencia(longitud=3)
```

- longitud: longitud de ambas medias moviles, por defecto es 3.

#### Brown o suavizacion exponencial doble

```python
serieNaive = serie.brown(alfa=0.5, M1=None, M2=None)
```

- alfa: parámetro alfa del modelo, por defecto es 0.5.
- M1: Valor inicial de Mat, por defecto es yt para t = 1.
- M2: Valor inicial de Maat, por defecto es yt para t = 1.

#### Holt

```python
serieConModelo = serie.holt(alfa=0.5, beta=0.5, M=None, T=0)
```

- alfa: parámetro alfa del modelo, por defecto es 0.5.
- beta: parámetro beta del modelo, por defecto es 0.5.
- M: Valor inicial de Mt, por defecto es yt para t = 1.
- T: Valor inicial de Tt, por defecto es 0.

#### Holt y Winters

```python
serieConModelo = serie.holtYWinters(metodo, alfa=0.5, beta=0.5, gamma=0.5, L=4)
```

- metodo: El metodo a utilizar "aditivo" para el metodo aditivo y "multiplicativo" para el metodo multiplicativo.
- alfa: parámetro alfa del modelo, por defecto es 0.5.
- beta: parámetro beta del modelo, por defecto es 0.5.
- gamma: parámetro gamma del modelo, por defecto es 0.5.
- L: Longitud de la estacionalidad, por defecto es 4.

#### Descomposición

```python
serieConModelo = serie.descomposicion(metodo, L=12)
```

- metodo: El metodo a utilizar "aditivo" para el metodo aditivo y "multiplicativo" para el metodo multiplicativo.
- L: Longitud de la estacionalidad, por defecto es 12.

## Graficar series y modelos

Para graficar cualquier tipo de objeto de serie (sea del tipo **Serie** o del tipo **Modelo**) se utiliza la función *graficar()*

```python
serie.graficar(titulo="", xlabel="", ylabel="")
```

- titulo: Título del gráfico.
- xlabel: Título del eje x.
- ylabel: Título del eje y.

### Diagramas de cajas

Se puede realizar digramas de cajas a los objetos de tipo **Serie** a lo largo del tiempo agrupando por cilos mediante:

```python
serie.cajasEstacionalidad(L=4, comienzo=1, titulo="", xlabel="", ylabel="", grilla=True)
```

- ciclo: Ciclos en que se agrupará los datos, por defecto es 4.
- titulo: Título de la gráfica.
- xlabel: Título del eje x.
- ylabel: Título del eje y.
- grilla: Grilla de gráfica (True o False), por defecto True.

También se puede realizar diagramas de cajas sobre la estacionalidad mediante:

```python
serie.cajas(ciclo=4, comienzo=1, titulo="", xlabel="", ylabel="", grilla=True)
```

- ciclo: Ciclos en que se agrupará los datos, por defecto es 4.
- titulo: Título de la gráfica.
- xlabel: Título del eje x.
- ylabel: Título del eje y.
- grilla: Grilla de gráfica (True o False), por defecto True.

### Residuales

También es posible graficar el residual de los objetos de los modelos mediante:

```python
serieConModelo.residual.graficar(titulo="", xlabel="", ylabel="")
```

### Gráficas extras del modelo de descomposición

Los modelos de descomposición tienen la peculiaridad de poseer las propiedades: tendencia y estacionalidad siendo estas también graficables mediante *graficar()*

```python
serieDescomposicion.tendencia.graficar(titulo="", xlabel="", ylabel="")
serieDescomposicion.estacionalidad.graficar(titulo="", xlabel="", ylabel="")
```

En caso se requiera realizar una gráfica de otro tipo, todos los objetos de la librería contienen un DataFrame de pandas en su propiedad data:

```python
serie.data
serieConModelo.data
```

## Errores de los Modelos

Para consultar los errores de la aplicación de un determinado modelo que se encuentre en un objeto de ejemplo *serieConModelo* basaría con consultar su propiedad "errores":

```python
serieConModelo.errores
```

Podemos extraer el valor específico de algún error consultando las propiedades:

```python
serieConModelo.errores.mse
serieConModelo.errores.rmse
serieConModelo.errores.u_theil
```

## Pronósticos

Para realizar un pronóstico se deberá llamar a la función *pronosticar()* y esta devolverá una copia del objeto del modelo pero con el pronóstico pedido agregado.

```python
serieConPronostico = serieConModelo.pronosticar(self, p=1, t=None)
```

- p: cantidad de periodos a pronosticar, por defecto es 1.
- t: valor de t desde donde comenzará el pronóstico, por defecto comienza luego del último dato.