Tarea Inicial Series

# Datos #

rinden=c(0:2002,153383,169376,176314,211261,216892,242130,251634,250758,231172,233302,232861,247291);
postulan=c(0:2002,66947,76292,77765,87617,81909,92154,87875,84512,106719,118208,119161,125588);
seleccion=c(0:2002,52431,56547,58329,62188,63045,64784,67013,67803,93574,95300,95568,97620);

# Gráficos #
ts.plot(rinden,main="Chilenos que rinden la PSU",xlim= c(2004,2015),ylim=c(0,260000),col="blue");
ts.plot(postulan,main="Chilenos que postulan a una carrera universitaria",xlim=c(2004,2015),ylim=c(0,260000),col="red");
ts.plot(seleccion,main="Chilenos seleccionados en una carrera universitaria",xlim=c(2004,2015),ylim=c(0,260000),col="purple");

# Diferenciar la serie #

dif.rinden=diff(rinden)
dif.postulan=diff(postulan)
dif.seleccion=diff(seleccion)

# Gráficos diferenciados #
ts.plot(dif.rinden,main="Rinden diferenciada",xlim= c(2004,2015),ylim=c(-50000,50000),col="blue");
ts.plot(dif.postulan,main="Postulan diferenciada",xlim=c(2004,2015),ylim=c(-50000,50000),col="red");
ts.plot(dif.seleccion,main="Seleccionan diferenciada",xlim=c(2004,2015),ylim=c(0,50000),col="purple");

#Funciones de autocovarianza, autocorrelación y autocorrelación parcial#

acov.rinden <-acf(dif.rinden, type ="covariance", plot = FALSE);
acov.postulan <-acf(dif.postulan, type ="covariance", plot = FALSE);
acov.rinden <-acf(dif.seleccion, type ="covariance", plot = FALSE);

acor.rinden <-acf(dif.rinden, type ="correlation", plot = FALSE);
acor.postulan <-acf(dif.postulan, type ="correlation", plot = FALSE);
acor.rinden <-acf(dif.seleccion, type ="correlation", plot = FALSE);

acorp.rinden <-pacf(dif.rinden, type ="correlation", plot = FALSE);
acorp.postulan <-pacf(dif.postulan, type ="correlation", plot = FALSE);
acorp.rinden <-pacf(dif.seleccion, type ="correlation", plot = FALSE);

plot(acov.rinden)
plot(acov.postulan)
plot(acov.rinden)

plot(acor.rinden)
plot(acor.postulan)
plot(acor.rinden)

plot(acorp.rinden)
plot(acorp.postulan)
plot(acorp.rinden)