Logística/Técnicas de previsão/Decomposição de séries temporais: diferenças entre revisões
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Muitos métodos de previsão, têm como propósito distinguir a tendência de qualquer [[w:Aleatoriedade|aleatoriedade]] que possa estar contida nas observações. Numa série de dados com tendência, o alisamento das observações passadas, permite separar e eliminar a aleatoriedade, facilitando a utilização da tendência para prever os valores futuros da [[w:Série temporal|série temporal]]. De modo a reconhecer as componentes da série temporal de forma isolada, é frequente a separação da tendência em subtendências, proporcionando previsões mais precisas e uma melhor compreensão do comportamento da série ([[Logística/Referências#refbMAKRIDAKIS|Makridakis, 1998, p. 82-84]]).
A ciclicidade e a sazonalidade
A decomposição pressupõe que os dados são compostos como se segue:
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