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# Algoritmo Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)
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Autoregressive Integrated Moving Average ([ARIMA](https://en.wikipedia.org/wiki/Autoregressive_integrated_moving_average)) es un algoritmo estadístico local de uso común para la predicción de series temporales. ARIMA captura estructuras temporales estándar (organizaciones con patrones de tiempo) en el conjunto de datos de entrada. El algoritmo ARIMA de Amazon Forecast llama a la [función Arima](https://cran.r-project.org/web/packages/forecast/forecast.pdf#Rfn.Arima.1) en el `Package 'forecast'` de Comprehensive R Archive Network (CRAN).

## Cómo funciona ARIMA
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El algoritmo ARIMA es especialmente útil para conjuntos de datos que pueden ser mapeados a series temporales fijas. Las propiedades estadísticas de las series temporales fijas, como las autocorrelaciones, son independientes del tiempo. Los conjuntos de datos con series temporales fijas suelen contener una combinación de señal y ruido. La señal puede presentar un patrón de oscilación sinusoidal o tener un componente estacional. ARIMA actúa como un filtro para separar la señal del ruido y, a continuación, extrapola la señal en el futuro para realizar predicciones.

## Hiperparámetros y ajuste de ARIMA
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Para obtener información sobre los hiperparámetros y el ajuste de ARIMA, consulte la documentación de la función `Arima` en el [paquete "forecast"](https://cran.r-project.org/web/packages/forecast/forecast.pdf) de [CRAN](https://cran.r-project.org).

Amazon Forecast convierte el parámetro `DataFrequency` especificado en la operación [CreateDataset](API_CreateDataset.md) en el parámetro `frequency` de la función R [ts](https://www.rdocumentation.org/packages/stats/versions/3.6.1/topics/ts) utilizando la siguiente tabla:


| DataFrequency (cadena) | Frecuencia R ts (entero) | 
| --- | --- | 
| A | 1 | 
| M | 12 | 
| S | 52 | 
| D | 7 | 
| H | 24 | 
| 30 min | 2 | 
| 15 min | 4 | 
| 10 min | 6 | 
| 5 min | 12 | 
| 1 min | 60 | 

Para frecuencias inferiores a 24 o series temporales cortas, los hiperparámetros se establecen con la función `auto.arima` de la `Package 'forecast'` de [CRAN](https://cran.r-project.org). Para frecuencias mayores o iguales que 24 y series temporales largas, utilizamos una serie Fourier con K = 4, tal y como se describe aquí, [Forecasting with long seasonal periods](https://robjhyndman.com/hyndsight/longseasonality/).

Las frecuencias de datos admitidas que no están en la tabla tienen una frecuencia `ts` predeterminada de 1.