Análise de Séries Temporais
Autor: Alex Rodrigo dos Santos Sousa , Cristiane da Silva , Juliane Silveira Freire da Silva , Rafaela Rodrigues Oliveira
LIVRO IDEAL PARA
Alunos de graduação em Ciência de Dados.
SOBRE O LIVRO
A obra Análise de séries temporais apresenta uma visão detalhada das séries temporais, constituindo uma base teórica sólida para a análise de dados acompanhada de aplicações e exemplos com foco na resolução de problemas.
Resumo
A análise de séries temporais é uma ferramenta que permite realizar previsões de dados quantitativos para períodos futuros. Dessa forma, pode ser utilizada nas mais diversas áreas da ciência. Neste livro, você verá conceitos com foco na resolução de problemas e na construção de uma base teórica sólida para a análise de dados sem se descuidar das aplicações. Nos capítulos iniciais, são apresentadas considerações gerais sobre séries temporais, suas características e modelos existentes. Na sequência, serão discutidas situações aplicadas ou relacionadas a cada um dos modelos, bem como serão estudados tendências e sazonalidade e exemplos de modelos estacionários e não estacionários. Por fim, os últimos capítulos se dedicam ao estudo da identificação, da estimação, do diagnóstico e da previsão de modelos Arima.
Referência
SOUSA, A. R. S. et al. Análise de séries temporais. Porto Alegre: SAGAH, 2021.
Informações técnicas
eBook
Formato ePDF
Páginas 190
ISBN 9786556902876
Ano 2021
Equipe técnica
Rute Henrique da Silva Ferreira, Doutora em Sensoriamento RemotoMestra em Educação Matemática
Sumário
Séries temporais
Modelos para séries temporais
Tendência e sazonalidade
Modelos de suavização exponencial
Modelos lineares estacionários
Modelos lineares não estacionários
Identificação de modelos ARIMA
Estimação de modelos ARIMA
Diagnóstico de modelos ARIMA
Previsão de modelos ARIMA
Modelos sazonais
Processos com memória longa
