Este proyecto desarrolla un análisis de series de tiempo sobre ingresos trimestrales de aerolíneas, utilizando modelos ARIMA y SARIMA. Se realiza un análisis exploratorio, evaluación de estacionariedad, estudio de autocorrelación y comparación de modelos para finalmente seleccionar el mejor modelo y generar pronósticos.

Este documento presenta una aplicación interactiva y teórica del diseño de experimentos, enfocada en el **cálculo del tamaño muestral** bajo diferentes criterios: sin costo variable por tratamiento, con restricción presupuestaria, con componentes de varianza y mediante el método de Tukey. A través de ejemplos detallados y visualizaciones en R, se explica cómo determinar el número óptimo de réplicas necesarias para garantizar la **potencia estadística** y la **eficiencia experimental**. Incluye además una sección dedicada a modelos de efectos aleatorios y el uso de curvas características de operación (OC) para estimar la potencia. Ideal para investigadores, docentes y estudiantes interesados en aplicar técnicas robustas de diseño experimental en contextos reales.

Este análisis explora cómo las organizaciones pueden desarrollar capacidades dinámicas para gestionar iniciativas de transformación digital. A través de métodos estadísticos y análisis multivariado, se identifican factores clave que influyen en la adaptación tecnológica y el éxito organizacional en distintos sectores y países.

Este proyecto presenta un análisis de los datos climatológicos de una región específica, obtenidos del sistema PRISM de la Universidad Estatal de Oregón. El objetivo principal es identificar las características de las variables climáticas, en particular la precipitación invernal media anual máxima de tres días y la temperatura media normal en invierno, y su posible relación con otras variables de estudio. Nota: Este informe se encuentra actualmente en revisión y en proceso de finalización para asegurar la precisión y la integridad de los resultados presentados.