¿has probado ya un enfoque tbats "simple" con estacionalidades múltiples como se explica aquí: enlace
Le sugiero que se familiarice con la forecast paquete de Rob J Hyndman. También hay un libro muy bueno de él que está disponible en línea de forma gratuita enlace
En cuanto a su enfoque Arima yo sugeriría que utilice el auto.arima() del paquete de previsiones. Allí puede incluir variables ficticias, incluidos los términos de Fourier (como se explica en el primer enlace). He aquí otro ejemplo de este método enlace
IrishStat no se equivoca cuando dice que es difícil hacer tales previsiones "simplemente" con R - pero (basado en mi propia experiencia) es posible obtener algunos resultados buenos/decentes.
Actualización:
#load your data into R
require('data.table')
dat <- fread('data.csv') #only the date and the amount column
setnames(dat, c(1,2), c('date', 'amount'))
dat$date <- as.Date(dat$date, '%d/%m/%y') #transform date column into real dates
dat[,Weekday := weekdays(date)] # create a column for the weekdays
#create a time series
dat.ts <- ts(dat$amount, frequency=7)
require('forecast')
#fit a tbats model, forecast 30days, and plot it
fm.tbats <- tbats(dat.ts)
fc.tbats <- forecast(fm.tbats, h=30)
plot(fc.tbats)
#fit an arima model with a fourier term, forecast 30days and plot it
fm.arima <- auto.arima(dat.ts, xreg=fourier(dat.ts, 3))
fc.arima <- forecast(fm.arima, xreg=fourierf(dat.ts,3,30), h=30)
plot(fc.arima)
#fit an arima model with dummies for day of the week
dummies <- cbind(model.matrix(~dat$Weekday)[,2:7])
colnames(dummies) <- c('Tue','Wed','Thu','Fri','Sat','Sun')
fm.arima.d <- auto.arima(dat$amount, xreg=dummies)
Así es como puede utilizar auto.arima() y tbats() para trabajar con tus datos. No estoy diciendo nada acerca de si es bueno/se ajusta a sus datos/lo que sea - sólo quería mostrarle cómo usarlo de la manera correcta. Si tu conjunto de datos es inferior a un año, también puedes probar otras funciones en el módulo forecast paquete como stl() por ejemplo. Cuando escriba ?stl() verás el archivo de ayuda de la función que normalmente incluye un ejemplo sencillo de cómo funciona. Te recomiendo encarecidamente que eches un vistazo al libro de Rob J Hyndman.
