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Introdução 61550 Este capítulo apresenta modelos aplicáveis aos dados das séries temporais com dados sazonais, de tendência ou de sazonal e de tendência e dados estacionários. 61550 Os métodos de previsão discutidos neste capítulo podem ser classificados como: 61550 Métodos de média. 61550 Observações igualmente ponderadas 61550 Métodos de suavização exponencial. 61550 Conjunto desigual de pesos para dados passados, onde os pesos se deterioram exponencialmente dos pontos de dados mais recentes para os mais distantes. 61550 Todos os métodos neste grupo exigem que determinados parâmetros sejam definidos. 61550 Estes parâmetros (com valores entre 0 e 1) determinarão os pesos desiguais a serem aplicados aos dados passados. Introdução 61550 Métodos de média 61550 Se uma série de tempo é gerada por um processo constante sujeito a erro aleatório, então a média é uma estatística útil e pode ser usada como previsão para o próximo período. 61550 Os métodos de média são adequados para dados da série temporária estacionária onde a série está em equilíbrio em torno de um valor constante (a média subjacente) com uma variação constante ao longo do tempo. Esta pré-visualização tem seções intencionalmente borradas. Inscreva-se para ver a versão completa. Introdução 61550 Métodos de suavização exponencial 61550 O método de suavização exponencial mais simples é o método de suavização única (SES) em que apenas um parâmetro precisa ser estimado. O método Holtrsquos 61550 usa dois parâmetros diferentes e permite a previsão de séries com tendência. 61550 O método Holt-Wintersrsquo envolve três parâmetros de suavização para suavizar os dados, a tendência e o índice sazonal. Métodos de média 61550 A média 61550 Usa a média de todos os dados históricos como a previsão 61550 Quando novos dados se tornam disponíveis. A previsão do tempo t2 é a nova média, incluindo os dados anteriormente observados, mais essa nova observação. 61550 Este método é apropriado quando não há tendência visível ou sazonalidade. 61669 61501 61483 61501 t i i t i t F 1 1 1 61669 61483 61501 61483 61483 61501 1 1 2 1 1 t i i t i t F Esta visualização tem seções intencionalmente borradas. Inscreva-se para ver a versão completa. Métodos de média 61550 A média móvel para o período de tempo t é a média das observações mais recentes de ldquokrdquo. 61550 O número constante k é especificado no início. 61550 Quanto menor o número k, mais peso é dado a períodos recentes. 61550 Quanto maior o número k, menor peso é dado a períodos mais recentes. Médias móveis 61550 Um k grande é desejável quando há flutuações largas e infreqüentes na série. 61550 Um pequeno k é mais desejável quando há mudanças repentinas no nível das séries. 61550 Para dados trimestrais, uma média móvel de quatro quartos, MA (4), elimina ou mede os efeitos sazonais. Esta pré-visualização tem seções intencionalmente borradas. Inscreva-se para ver a versão completa. Médias móveis 61550 Para dados mensais, uma média móvel de 12 meses, MA (12), elimina ou mede o efeito sazonal. 61550 Os pesos iguais são atribuídos a cada observação usada na média. 61550 Cada novo ponto de dados está incluído na média, pois fica disponível e o ponto de dados mais antigo é descartado. Médias móveis 61550 Uma média móvel da ordem k, MA (k) é o valor de k observações consecutivas. Esta pré-visualização tem seções intencionalmente borradas. Inscreva-se para ver a versão completa. Este é o fim da pré-visualização. Inscreva-se para acessar o resto do documento. 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