Dados

Remessas de produtos de fabricantes de bebidas dos EUA.
Fonte: Introduction to Time Series Analysis and Forecasting.
Douglas C. Montgomery, Cheryl L. Jennings. and Murat Kulahci
Copyright 2008 John Wiley & Sons, Inc. 

Remessas = c(3519,3803,4332,4251,4661,4811,4448,4451,4343,4067,4001,3934,3652,3768,4082,4101,
             4628,4898,4476,4728,4458,4004,4095,4056,3641,3966,4417,4367,4821,5190,4638,4904,
             4528,4383,4339,4327,3856,4072,4563,4561,4984,5316,4843,5383,4889,4681,4466,4463,
             4217,4322,4779,4988,5383,5591,5322,5404,5106,4871,4977,4706,4193,4460,4956,5022,
             5408,5565,5360,5490,5286,5257,5002,4897,4577,4764,5052,5251,5558,5931,5476,5603,
             5425,5177,4792,4776,4450,4659,5043,5233,5423,5814,5339,5474,5278,5184,4975,4751,
             4600,4718,5218,5336,5665,5900,5330,5626,5512,5293,5143,4842,4627,4881,5321,5290,
             6002,5811,5671,6102,5482,5429,5356,5167,4608,4889,5352,5441,5970,5750,5670,5860,
             5449,5401,5240,5229,4770,5006,5518,5576,6160,6121,5900,5994,5841,5832,5505,5573,
             5331,5355,6057,6055,6771,6669,6375,6666,6383,6118,5927,5750,5122,5398,5817,6163,
             6763,6835,6678,6821,6421,6338,6265,6291,5540,5822,6318,6268,7270,7096,6505,7039,
             6440,6446,6717,6320)

Remessas.de.bebidas = ts(Remessas, start = c(1992,1), frequency = 12)
par(mfrow=c(1,1), mar=c(2,2,4,1), mgp=c(1.6,.6,0), pch=19)
plot(Remessas.de.bebidas, type="b", xlab="", ylab="", 
     main="Remessas de produtos de fabricantes de bebidas dos EUA \n 
     em milhões de dólares")
grid()

Outra forma de apresentar oa dados. Agora fazemos observamos cada mês. 

mts = as.numeric(time(Remessas.de.bebidas))
revtrunc = function(x) signif(x-trunc(x), 3)
meses = c("Jan","Fev","Mar","Abr","Mai","Jun","Jul","Ago","Set","Out","Nov","Dec")
par(mfrow=c(1,1), mar=c(4,4,4,1), mgp=c(1.6,.6,0), pch=19)
boxplot(Remessas.de.bebidas ~ factor(revtrunc(mts)), axes=F, xlab = "", ylab = "",
        main="Remessas de produtos de fabricantes de bebidas dos EUA \n em milhões de dólares")
axis(1, at = seq(1,12), labels = meses)
axis(2)
box()

Outras formas de apresentar os dados. 

par(mfrow=c(1,1), mar=c(2,3,2,1), mgp=c(1.6,.6,0), pch=19)
monthplot(Remessas.de.bebidas)
grid()

library(forecast)
## Warning: package 'forecast' was built under R version 4.0.5

par(mfrow=c(1,1), mar=c(3,3,2,1), mgp=c(1.6,.6,0), pch=19)
seasonplot(Remessas.de.bebidas)
grid()

OBSERVAÇÃO:

Percebemos que a varabildade não muda nos meses mas existe um comportamento cíclico durante cada ano: de janeiro até maio existe um crescimento, entre maio e agosto se estabiliza e depois decresce lentamente até dezembro.