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\name{modelo_arma}
\alias{modelo_arma}
\alias{print.arma_greenreg}
\alias{plot.arma_greenreg}
\title{Modelo Autorregresivo de Media Movil (ARMA)}
\usage{
modelo_arma(x, p = 1, q = 1, include_mean = TRUE)

\method{print}{arma_greenreg}(x, ...)

\method{plot}{arma_greenreg}(x, ...)
}
\arguments{
\item{x}{Objeto de clase.}

\item{p}{Orden Autorregresivo (pasados de la variable).}

\item{q}{Orden de Media Movil (pasados del error).}

\item{include_mean}{Logico. Incluir constante/intercepto? Por defecto \code{TRUE}.}

\item{...}{Argumentos adicionales.}
}
\value{
Un objeto de clase \code{"arma_greenreg"} que contiene:
\itemize{
\item \code{modelo}: Objeto \code{arima} original (orden p, 0, q).
\item \code{ordenes}: Vector con los valores de p y q.
\item \code{coeficientes_tabla}: Matriz con estimaciones, errores estandar y p-valores.
\item \code{estatus}: Lista con el estado de estabilidad e invertibilidad.
\item \code{diagnosticos}: Resultados de Ljung-Box, Shapiro-Wilk y AIC.
\item \code{data_plot}: Dataframe listo para visualizacion con \code{ggplot2}.
}
}
\description{
Esta funcion ajusta un modelo hibrido ARMA(p, q) que combina la dependencia
de los valores pasados (AutoRegresivo) con la influencia de los errores
pasados (Media Movil). Es la herramienta estandar para modelar series de
tiempo estacionarias con estructuras de dependencia complejas.

Genera una secuencia de 9 graficas de diagnostico para validar el modelo ARMA.
}
\details{
El flujo interno de la funcion realiza una auditoria estructural en cinco pasos:
\enumerate{
\item \strong{Estimacion Conjunta:} Utiliza Maxima Verosimilitud (MLE) para encontrar
simultaneamente los coeficientes \eqn{\phi} (AR) y \eqn{\theta} (MA).
\item \strong{Estabilidad (Parte AR):} Verifica que el componente autorregresivo no sea
explosivo. Las raices inversas del polinomio AR deben estar dentro del circulo.
\item \strong{Invertibilidad (Parte MA):} Verifica que el componente de media movil sea
univoco. Las raices inversas del polinomio MA deben estar dentro del circulo.
\item \strong{Diagnostico de Residuos:} Evalua si el error resultante es Ruido Blanco
mediante el test de Ljung-Box, asegurando que no quede senal sin capturar.
\item \strong{Criterio de Informacion:} Proporciona el AIC para facilitar la comparacion
entre diferentes combinaciones de (p, q), buscando el equilibrio entre
complejidad y precision.
}
}
\section{Guia de las 9 Graficas de Diagnostico (\code{plot})}{

Al ejecutar \code{plot(modelo)}, se despliega una secuencia de validacion mixta:
\describe{
\item{\strong{1. Inspeccion de Serie}}{Muestra la serie bruta con su media. Fundamental para confirmar visualmente la estacionariedad.}
\item{\strong{2. Ajuste Mixto}}{Superpone el modelo (verde) sobre la realidad. Permite evaluar como interactuan la inercia y los shocks.}
\item{\strong{3. Residuos en el Tiempo}}{Evaluacion de la aleatoriedad del error. Los puntos deben formar una nube sin patrones.}
\item{\strong{4. Circulo Unitario Dual}}{Grafica critica exclusiva de ARMA. Muestra simultaneamente la Estabilidad (Puntos Rojos) e Invertibilidad (Rombos Azules).}
\item{\strong{5. ACF de Residuos}}{Busca autocorrelaciones remanentes. Las barras deben ser minimas para confirmar que el modelo es optimo.}
\item{\strong{6. PACF de Residuos}}{Ayuda a identificar si el orden autorregresivo (p) es suficiente.}
\item{\strong{7. Normalidad (Q-Q Plot)}}{Valida que los errores sigan una campana de Gauss, requisito para la validez de los intervalos de confianza.}
\item{\strong{8. Precision (Real vs Ajustado)}}{Muestra la correlacion directa. Un ARMA exitoso suele tener una alineacion estrecha sobre la diagonal.}
\item{\strong{9. Estacionariedad Movil}}{Prueba final de estabilidad. Una franja verde horizontal confirma que el modelo no se desplaza en el tiempo.}
}
}

\examples{
data("datos_anomalia_temperatura")
ts_data <- datos_anomalia_temperatura$anomalia_c
modelo <- modelo_arma(ts_data, p = 1, q = 1)
modelo
plot(modelo)

}
