Uma série temporal é uma sequência de pontos de dados coletados, observados ou registrados em intervalos de tempo regulares ou irregulares. Esses pontos de dados são geralmente dispostos em ordem cronológica e podem representar uma ampla variedade de fenômenos, como preços de ações, temperaturas diárias, vendas mensais, taxas de câmbio, entre outros. As séries temporais são amplamente utilizadas em muitas áreas, como previsão, análise financeira, meteorologia, econometria e muito mais.
Componentes de uma Série Temporal
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Tendência: Refere-se à direção geral da série ao longo do tempo. Pode ser ascendente, descendente ou horizontal.
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Sazonalidade: Refere-se a padrões que se repetem em intervalos fixos de tempo, como diariamente, mensalmente ou anualmente.
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Ciclo: Refere-se a flutuações que não são sazonais, geralmente devido a fatores econômicos ou outras tendências de longo prazo.
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Ruído: Refere-se às flutuações aleatórias que não podem ser atribuídas a tendência, sazonalidade ou ciclo.
Estacionariedade
Uma série temporal é considerada estacionária quando suas propriedades estatísticas, como média e variância, são aproximadamente constantes ao longo do tempo. A estacionariedade é uma suposição comum em muitos modelos de séries temporais.
Previsão de Séries Temporais
O objetivo principal da análise de séries temporais é fazer previsões ou projeções com base nos padrões observados nos dados históricos. Isso pode envolver a identificação e modelagem de tendências, sazonalidade e outros componentes.
Modelos de Séries Temporais
Existem vários modelos estatísticos e matemáticos desenvolvidos para modelar e prever séries temporais, incluindo o modelo ARIMA (Média Móvel Integrada de Auto-Regressão), modelos de suavização exponencial, modelos GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity), entre outros.
Análise de Espectro de Frequência
A análise de espectro é uma técnica para descompor séries temporais em diferentes componentes de frequência, sendo útil para identificar a presença de sazonalidade e padrões cíclicos em uma série.
Aplicações de Séries Temporais
As séries temporais têm uma ampla gama de aplicações, incluindo previsão de demanda, análise financeira, previsão meteorológica, monitoramento de tráfego, análise de estoque, monitoramento de redes, análise de sensoriamento remoto e muito mais.