Suena bastante corriente, pero predecir el tiempo es una de las tareas más difíciles en la que se tienen en cuenta muchos factores.

Los modelos más sencillos que hemos estudiado antes se utilizan a menudo de forma más modificada. Por ejemplo, se trata de modelos como la media móvil autorregresiva integrada estacional de Box-Jenkins y Holt-Winters, la media móvil autorregresiva integrada con regresores externos en forma de términos de Fourier.

A la hora de pronosticar el tiempo, además de la temperatura, se pueden tener en cuenta los parámetros de zona ambiental, latitud y longitud.

La principal característica de estos datos es la estacionalidad; en función de ella, se puede elegir el modelo más adecuado.

La eficacia de la predicción meteorológica también depende del marco temporal que se elija. Por el momento, en las predicciones a corto plazo, los modelos de autorregresión vectorial son más eficaces que, por ejemplo, SARIMA.