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\name{modelo_arima}
\alias{modelo_arima}
\alias{print.arima_greenreg}
\alias{plot.arima_greenreg}
\title{Modelo Integrado de Media Movil Autorregresivo (ARIMA)}
\usage{
modelo_arima(x, p = 1, d = 1, q = 1, include_mean = TRUE)

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

\method{plot}{arima_greenreg}(x, ...)
}
\arguments{
\item{x}{Un objeto de clase "arima_greenreg".}

\item{p}{Orden Autorregresivo (memoria del pasado).}

\item{d}{Orden de Integracion (numero de diferenciaciones).}

\item{q}{Orden de Media Movil (memoria de los errores).}

\item{include_mean}{Logico. Incluir constante? (Suele ser \code{FALSE} si \eqn{d > 0}).}

\item{...}{Argumentos adicionales.}
}
\value{
Un objeto de clase \code{"arima_greenreg"} que contiene:
\itemize{
\item \code{modelo}: El objeto \code{arima} original de \code{stats}.
\item \code{ordenes}: Vector con los valores de p, d 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 visualización con \code{ggplot2}.
\item \code{data_diff}: Dataframe de la serie diferenciada (si \eqn{d > 0}).
}
}
\description{
Esta funcion ajusta el modelo mas versatil para series de tiempo univariadas:
el ARIMA(p, d, q). Combina la memoria de largo plazo (AR), la estabilizacion
mediante diferenciacion (I) para eliminar tendencias, y la respuesta a
choques aleatorios de corto plazo (MA).

Genera un panel visual para evaluar el ajuste del modelo.
}
\details{
El flujo interno de la funcion ejecuta una auditoria de cinco fases:
\enumerate{
\item \strong{Diferenciacion (Fase I):} Si \eqn{d > 0}, el modelo resta los valores
consecutivos para eliminar la tendencia y lograr que la serie sea
"Estacionaria" (promedio constante).
\item \strong{Estimacion ARMA:} Sobre la serie ya estabilizada, estima los
parametros \eqn{\phi} (AR) y \eqn{\theta} (MA) mediante Maxima Verosimilitud.
\item \strong{Doble Validacion de Estructura:} Analiza las raices del polinomio
caracteristico para asegurar que la parte AR sea \strong{Estable} y la
parte MA sea \strong{Invertible}.
\item \strong{Auditoria de Residuos:} Verifica que el error final sea "Ruido Blanco"
mediante las pruebas de Ljung-Box (independencia) y Shapiro-Wilk (normalidad).
\item \strong{Diagnostico Dinamico:} Evalua si la media y la varianza se mantienen
estables a lo largo del tiempo despues de la integracion.
}
}
\section{Guia de las 10 Graficas de Diagnostico}{

Al ejecutar \code{plot(modelo)}, se despliega el diagnostico mas completo del paquete:
\itemize{
\item \strong{1. Serie Original:} Visualiza la serie bruta. Fundamental para identificar la tendencia inicial que justifica el valor de \eqn{d}.
\item \strong{2. Ajuste Integrado:} Superpone el modelo (purpura) sobre la realidad, incluyendo bandas de confianza del 95\\%.
\item \strong{3. Serie Diferenciada:} Muestra la serie despues de aplicar \eqn{d}. Si el modelo es correcto, esta serie debe verse plana y sin tendencia.
\item \strong{4. Circulo Unitario:} Grafica de convergencia matematica. Los puntos rojos (AR) y azules (MA) deben estar dentro del circulo gris.
\item \strong{5. Residuos en el Tiempo:} Busca patrones de error. Los puntos deben formar una nube aleatoria sin ciclos visibles.
\item \strong{6. ACF de Residuos:} Prueba de independencia. Las barras deben estar dentro de los limites para confirmar el Ruido Blanco.
\item \strong{7. PACF de Residuos:} Ayuda a identificar si el orden autorregresivo \eqn{p} es suficiente para explicar la inercia.
\item \strong{8. Normalidad (Q-Q Plot):} Valida que los errores sigan una distribucion gaussiana para asegurar pronosticos confiables.
\item \strong{9. Precision (Real vs Ajustado):} Evaluacion de la correlacion de Pearson entre los datos y la estimacion.
\item \strong{10. Estacionariedad Final:} Muestra la media y varianza movil. Una franja purpura estable certifica un modelo robusto.
}
}

\examples{
data("datos_nivel_presa")
ts_data <- datos_nivel_presa$nivel_m
modelo_ARIMA <- modelo_arima(ts_data, p = 1, d = 1, q = 1)
print(modelo_ARIMA)
plot(modelo_ARIMA)


}
\seealso{
\code{\link[stats]{arima}}
}
