Logística/Técnicas de previsão/Decomposição de séries temporais: diferenças entre revisões

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De acordo com [[Logística/Referências#refb MAKRIDAKISrefbMAKRIDAKIS|Makridakis et al. (1998, p. 82-84)]], muitos métodos de previsão baseiam-se na existência de um padrão numa série de dados, assim, através do alisamento ([[w:Média|média]]) de valores passados, este padrão pode ser identificado de forma [[w:Aleatoriedade|aleatória]]. A eliminação da aleatoriedade é, portanto, o principal efeito deste alisamento, ou seja, o padrão pode ser utilizado como previsão, através da projecções do [[w:Futuro|futuro]]. Muitas vezes é possível a decomposição do padrão em subpadrões , permitindo, assim, identificar cada um dos componentes das [[w:Série temporal|séries temporais]] de forma separada. Esta divisão permite obter uma maior exactidão nas previsões ajudando na melhor compreensão do comportamento da série.
Geralmente os métodos de decomposição tentam identificar dois componentes distintos do padrão básico, que visam caracterizar a [[w:Economia|economia]] e uma série de [[w:Negócio|negócios]]. Estes componentes são as [[w:Tendência|tendências]] de ciclo e os factores sazonais. A [[w:Temperatura|temperatura]], a [[w:Precipitação (meteorologia)|precipitação]], o mês do ano e a época de [[w:Férias|férias]] são exemplos do factor sazonal, pois estão associados a flutuações [[w:Periodicidade|periódicas]] de comprimento [[w:Constante|constante]]. A tendência representa o ciclo de mudanças a [[w:Longo prazo e curto prazo|longo prazo]] no nível da série. A tendência de ciclos, é por vezes separada em componentes de tendência e cíclicos, mas a distinção é um pouco artificial e muitos procedimentos da decomposição abordam a tendência e ciclo como um único componente, conhecido como a evolução do ciclo.