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\name{modelo_ar}
\alias{modelo_ar}
\alias{print.ar_greenreg}
\alias{plot.ar_greenreg}
\title{Modelo Autorregresivo (AR)}
\usage{
modelo_ar(x, p = 1, nivel_confianza = 0.95)

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

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

\item{p}{Orden del modelo (numero de rezagos a considerar). Por defecto es 1.}

\item{nivel_confianza}{Nivel de significancia para las bandas de error (default 0.95).}

\item{...}{Argumentos adicionales.}
}
\value{
Un objeto de clase \code{"ar_greenreg"} que contiene:
\itemize{
\item \code{modelo}: Objeto \code{arima} original.
\item \code{orden_p}: El orden del modelo ajustado.
\item \code{coeficientes}: Matriz con estimaciones, errores estandar y p-valores.
\item \code{estabilidad}: Lista con las raaces inversas y diagnostico de estacionariedad.
\item \code{diagnosticos}: Resultados de las pruebas de Ljung-Box, Shapiro-Wilk y AIC.
\item \code{notas}: Reporte interpretado sobre estabilidad y ruido blanco.
\item \code{data_plot}: Dataframe listo para visualización avanzada.
}
}
\description{
Esta funcion ajusta un modelo de series de tiempo donde el valor actual \eqn{(Y_t)}
se explica mediante una combinacion lineal de sus propios valores pasados
\eqn{(Y_{t-1}, Y_{t-2}, \dots)}. Es la herramienta estandar para analizar la
"persistencia" o "memoria" de un fenomeno a traves del tiempo.

Genera una secuencia de 9 graficas de diagnostico para validar el modelo AR.
}
\details{
El flujo interno de la funcion se divide en cinco etapas diagnosticas:
\enumerate{
\item \strong{Estimacion (MLE):} Utiliza Maxima Verosimilitud para encontrar los
coeficientes \eqn{\phi} (Phi) que mejor describen la dependencia temporal.
\item \strong{Analisis de Estabilidad:} Calcula las raices inversas del polinomio
caracteristico. Un modelo AR solo es valido si es "Estacionario", es decir,
si las raices se encuentran dentro del circulo unitario.
\item \strong{Inferencia de Parametros:} Calcula errores estandar y p-valores para
determinar cuantos rezagos (lags) son realmente significativos.
\item \strong{Auditoria de Residuos:} Evalua si el error restante es "Ruido Blanco"
mediante la prueba de Ljung-Box (independencia) y Shapiro-Wilk (normalidad).
\item \strong{Traduccion Didactica:} Genera un reporte que explica si el modelo
"explota" (inestable) o si ha capturado exitosamente la memoria de la serie.
}
}
\section{Guia de las 9 Graficas de Diagnostico (\code{plot})}{

Al ejecutar \code{plot(modelo)}, se despliega una auditoria temporal completa:
\describe{
\item{\strong{1. Inspeccion Visual}}{Muestra la serie bruta con su media historica. Ayuda a detectar tendencias que el modelo AR no puede manejar por si solo.}
\item{\strong{2. Ajuste Temporal}}{Superpone el modelo sobre la realidad. La sombra roja indica la incertidumbre (Intervalo de Confianza).}
\item{\strong{3. Residuos en el Tiempo}}{Un "electrocardiograma" del error. No debe presentar ondas, ciclos ni tendencias.}
\item{\strong{4. Circulo Unitario}}{Grafica matematica critica. Si los rombos rojos salen del circulo, el modelo es inestable y no sirve para pronosticar.}
\item{\strong{5. ACF de Residuos}}{Busca correlaciones remanentes. Las barras deben ser pequenas para confirmar que el error es ruido aleatorio.}
\item{\strong{6. PACF de Residuos}}{Ayuda a confirmar si el orden \code{p} seleccionado fue suficiente para limpiar la dependencia directa.}
\item{\strong{7. Normalidad (Q-Q Plot)}}{Valida que los choques aleatorios sigan una distribucion normal, requisito para que los intervalos de confianza sean exactos.}
\item{\strong{8. Precision (Real vs Ajustado)}}{Muestra la correlacion directa entre la prediccion y el dato observado.}
\item{\strong{9. Estacionariedad Movil}}{Analiza si la media y la varianza cambian a lo largo de la serie. Una linea verde horizontal confirma un modelo robusto.}
}
}

\examples{

data("datos_anomalia_temperatura")
modelo_AR <- modelo_ar(datos_anomalia_temperatura$anomalia_c, p = 2)
modelo_AR
plot(modelo_AR)

}
