Diferenças entre edições de "Série temporal"

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Os modelos para estudar as séries temporais são muito conhecidos por seus acrônimos em inglês, montados a partir de ''AR'' (modelos auto-regressivos), 'I' (modelos integrados) e ''MA'' (modelos de média móvel). Por exemplo, o modelo [[ARIMA]] é um modelo auto-regressivo, integrado e de média móvel.
 
Os modelos para estudar as séries temporais são muito conhecidos por seus acrônimos em inglês, montados a partir de ''AR'' (modelos auto-regressivos), 'I' (modelos integrados) e ''MA'' (modelos de média móvel). Por exemplo, o modelo [[ARIMA]] é um modelo auto-regressivo, integrado e de média móvel.
  
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Edição atual desde as 17h43min de 15 de dezembro de 2007

Em estatística, uma série temporal é uma coleção de observações feitas sequencialmente ao longo do tempo. Em modelos de regressão linear a ordem das observações é irrelevante para a análise, em séries temporais a ordem dos dados é fundamental. Uma característica muito importante deste tipo de dados é que as observações vizinhas são dependentes e o interesse é analisar e modelar esta dependência.

Existem duas formas de estudar séries temporais. Uma análise da série temporal é um método para tentar entender a série temporal, de forma a entender a estrutura que gerou a série. Uma previsão a partir da série temporal procura construir um modelo matemático a partir do qual seja possível prever valores futuros da série.

Os modelos para estudar as séries temporais são muito conhecidos por seus acrônimos em inglês, montados a partir de AR (modelos auto-regressivos), 'I' (modelos integrados) e MA (modelos de média móvel). Por exemplo, o modelo ARIMA é um modelo auto-regressivo, integrado e de média móvel.


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