Padrões em análise de séries temporais
UMA séries temporais
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Tempo série exibem padrões específicos. Dê uma olhada na figura a seguir para obter uma melhor compreensão do que esses padrões são tudo. Constante séries temporais permanecem mais ou menos ao mesmo nível ao longo do tempo, mas estão sujeitos a algum erro aleatório. Em contraste, tenderam série mostram um movimento linear para cima ou para baixo estável.
Se constante ou tenderam, séries temporais também podem às vezes apresentar sazonalidade - previsíveis, flutuações cíclicas que ocorreram de novo sazonalmente ao longo de um ano. Como um exemplo de série temporal sazonal, considerar quantas empresas mostram aumento de vendas durante a temporada de férias.
Se você está incluindo a sazonalidade no seu modelo, incorporá-lo no trimestre, mês, ou até mesmo período de seis meses - onde quer que seja apropriado. séries temporais podem mostrar não-processo estacionário - ou, comportamento cíclico imprevisível que não está relacionado à sazonalidade, como resultado de condições econômicas ou de toda a indústria. Desde que não é previsível, processos não-estacionários não pode ser previsto. Você deve transformar dados não estacionários aos dados estacionários antes de avançar com uma avaliação.
Video: Análise de séries temporais
Dê uma olhada nas linhas sólidas. Estes representam os modelos matemáticos utilizados para prever pontos na série temporal. Os modelos matemáticos representam muito boas, previsões precisas, porque eles são um ajuste muito próximo aos dados reais. Os dados reais contém alguns erros aleatórios, tornando assim impossível prever perfeitamente.
A figura a seguir mostra os diferentes tipos de séries temporais, e os modelos matemáticos que os descrevem.
Video: Previsão em Séries Temporais com Sazonalidade aula de 09 03 2016
