Logística/Técnicas de previsão/Decomposição de séries temporais: diferenças entre revisões
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Muitos métodos de previsão baseiam-se no conceito de que quando existe uma tendência numa série de dados, essa tendência pode ser por alisamento (calculando a [[w:Média|média]]) dos valores no passado. O efeito deste alisamento é eliminar a [[w:Aleatoriedade|aleatoriedade]], separada da aleatoriedade de modo a que a tendência possa ser projectada no [[w:Futuro|futuro]] e utilizada como previsão. Em muitos casos a tendência pode ser separada (decomposta) em subtendências que identificam cada um dos componentes da [[w:Série temporal|série temporal]] em separado. Esta separação pode, frequentemente, ajudar a compreender melhor o comportamento da série, o que proporciona previsões com maior precisão.
Geralmente, os métodos de decomposição tentam identificar duas componentes distintas
A decomposição pressupõe que os dados são compostos da seguinte forma:
Dados = padrão + erro = f(
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