A análise de série temporal envolve o estudo de dados coletados ao longo do tempo para identificar padrões e tendências significativas. Esse tipo de análise é fundamental em áreas como economia, meteorologia e engenharia, onde entender o comportamento passado permite projetar eventos futuros. Entre os elementos observados estão sazonalidade, tendência e ciclos.

Os métodos de predição buscam estimar valores futuros com base no histórico da série, utilizando abordagens como modelos ARIMA, suavização exponencial e redes neurais. A escolha do modelo depende da natureza dos dados e do objetivo da previsão. Essas técnicas ajudam na tomada de decisões com base em projeções confiáveis e consistentes.

Neste curso online, você conhecerá as séries temporais de maneira a reconhecer os principais componentes que definem esse tipo de série e 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 e como estimar tendência e sazonalidade por métodos de estimação paramétricos e não paramétricos.

Bons estudos!