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

 

A decomposição pressupõe que os dados são compostos da seguinte forma:

 

Dados = padrão + erro = f(tendência-ciclo, sazonalidade, erro)

 

Assim, em adição aos componentes do padrão, é também assumida a presença de um elemento de erro ou aleatoriedade. Este erro é assumido como sendo a diferença entre o efeito combinado das duas subtendências da série e os dados reais. Por isso, muitas vezes é chamado de componente "irregular".

 

Os métodos de decomposição estão entre as mais antigas abordagens de análise de séries temporais. Estes métodos nasceram no início do [[w:Século XX|século XX]] e foram iniciados a partir de duas direcções diferentes. Em primeiro lugar, reconheceu-se o estudo da [[w:Correlação|correlação]] dentro ou entre as variáveis, qualquer correlação falsa que possa existir por causa da tendência deve ser eliminada. Em 1884, Poynting tentou eliminar tendências e algumas flutuações sazonais através da média dos preços. Hooker (1901) seguiu o exemplo de Poynting, mas foi mais preciso nos seus métodos para eliminar a tendência. O seu trabalho foi seguido por Spencer (1904) e Anderson e Nochmals (1914) que generalizaram o procedimento de eliminação de tendências de modo a incluir [[w:Polinómio|polinómios]] de ordem superior.

 

Uma segunda direcção para o trabalho nesta área originou-se com os economistas, que preocupados com o impacto da [[w:Depressão (economia)|depressão]] procuraram maneiras de prevê-las. Eles sentiram que os elementos da actividade económica deveriam ser separados de modo a que as mudanças no ciclo de negócios pudessem ser isoladas das mudanças sazonais e outras. Em 1911 a França nomeou uma comissão que apresentou um [[w:Relatório|relatório]] de análise das causas da [[w:Crise financeira|crise económica]] de 1907. Este grupo introduziu a ideia de indicadores antecedentes e coincidentes e tentou separar a tendência do ciclo de modo a que o movimento deste último pudesse ser seguido.