Análise de Série Temporal: Métodos de Predição

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Série temporal é o nome dado a uma série que apresenta seus dados sequencialmente e com pontos igualmente espaçados no tempo. Essas séries encontram diversas aplicações em campos como estatística, processamento de sinais, reconhecimento de padrões, engenharia de controle, astronomia e qualquer domínio das áreas de ciências e engenharias que envolvam medições de dados temporais.



É por meio desse tipo de série que surge a possibilidade de realização de previsões a respeito do futuro de um sistema baseado em seu passado. Para que isso seja possível, é necessário o conhecimento de diversos princípios relacionados ao comportamento dessas séries, de maneira que seja possível descrever a dinâmica desses sistemas por meio de equações.



No estudo de séries temporais, efeitos de tendência e sazonalidade podem aparecer devido ao padrão estrutural das observações. Tais efeitos constituem essencialmente a estrutura sistemática da grande maioria dos modelos estatísticos para séries temporais.



Quando as observações apresentam crescimento, por exemplo, diz-se que a série apresenta tendência. Por sua vez, quando as observações apresentam comportamento periódico, diz-se que há efeito sazonal da série.



Neste curso online, você conhecerá as séries temporais de maneira a reconhecer os principais componentes que definem esse tipo de série. Você entenderá os métodos estatísticos capazes de realizar predições baseadas no comportamento da série. Além disso, você vai aprender a identificar os efeitos de tendência e sazonalidade em séries temporais por meio de modelos estatísticos, que tipicamente incorporam tais componentes em suas estruturas sistemáticas. Você estudará também como estimar tendência e sazonalidade por métodos de estimação paramétricos e não paramétricos. 



O Curso Online Análise de Série Temporal: Métodos de Predição é voltado para profissionais que trabalhem com análise de dados, além de todo o público interessado no tema. Recomenda-se que o cursista possua conhecimentos básicos de algoritmos.



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