A decomposição de séries temporais é um processo fundamental na análise de séries temporais que visa separar uma série em suas componentes subjacentes, geralmente incluindo tendência, sazonalidade e ruído. Isso é feito para entender melhor os padrões presentes na série, facilitar a previsão e tomar decisões informadas. A decomposição ajuda a identificar as diferentes fontes de variação em uma série temporal e a modelá-las de maneira mais eficaz.
A seguir os principais componentes de uma decomposição de séries temporais:
1. Tendência (Trend): A tendência refere-se à direção geral da série ao longo do tempo. Pode ser ascendente (a série aumenta ao longo do tempo), descendente (a série diminui) ou horizontal (a série permanece relativamente constante). A tendência captura a variação de longo prazo na série e é geralmente modelada usando técnicas de regressão.
2. Sazonalidade (Seasonality): A sazonalidade envolve padrões que se repetem em intervalos regulares de tempo. Esses padrões podem ocorrer diariamente, semanalmente, mensalmente ou anualmente, dependendo dos dados. A sazonalidade é uma variação de curto prazo que é altamente previsível e é frequentemente modelada usando funções sazonais.
3. Componente Residual (Residual Component): O componente residual, às vezes chamado de ruído ou aleatoriedade, captura a variação não explicada pela tendência e sazonalidade. É essencialmente o que sobra na série após remover a tendência e a sazonalidade. O componente residual inclui flutuações aleatórias, erros de medição e outros fatores não sistemáticos.
**Aplicações da decomposição
A decomposição de séries temporais é amplamente usada em análises de séries temporais para análise, previsão e modelagem de dados temporais.
Algumas das principais aplicações incluem:
- Previsão de demanda em negócios.
- Análise de preços de ações e mercados financeiros.
- Previsão de vendas e inventário.
- Análise de dados climáticos e previsão meteorológica.
- Monitoramento de tráfego e transporte.
- Análise de séries temporais em sensoriamento remoto.
A decomposição de séries temporais é uma etapa fundamental na análise de séries temporais e é frequentemente usada como base para modelagem e previsão subsequente. Ela ajuda a revelar os componentes subjacentes de uma série e a entender melhor os padrões temporais.