63
Previsões Previsões Forecasting Forecasting

Previsões Forecasting - Server eden.dei.uc.ptdourado/Cadeiras/Pgp/public_html/...Métodos de Séries Cronológicas Processos Constantes V e nd as S e m a nai s d e P ast a D e n t

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Prev

isõe

sPr

evis

ões

Fore

cast

ing

Fore

cast

ing

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Índi

ceÍn

dice

Intr

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ãoIn

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ução

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ma

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o Pr

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Cara

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soid

ais

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soid

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Inte

rpre

tar

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plem

enta

r a

solu

ção

Inte

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plem

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r a

solu

ção

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Índi

ceÍn

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Qua

litat

iva

Prev

isão

Qua

litat

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Intr

oduç

ãoIn

trod

ução

O q

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Mét

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Qua

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Qua

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Mét

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O S

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são

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Iden

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Cara

cter

ístic

as d

o Pr

oble

ma

Cara

cter

ístic

as d

o Pr

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As p

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pais

car

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as:

As p

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Info

rmaç

ãoIn

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xist

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Int

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Proc

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s Pr

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esso

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s co

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ncia

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cim

ento

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ido

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ráp

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sal

tos

Pequ

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Conc

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nclu

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As p

revi

sões

qua

se n

unca

dão

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sta

As p

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sões

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Qua

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se

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sairá

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são

sairá

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Prev

isão

Qua

litat

iva

Prev

isão

Qua

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Estu

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nião

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cial

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s e

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Conc

lusã

oCo

nclu

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As p

revi

sões

são

mai

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na

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stria

As p

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sões

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na

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tem

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Mét

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port

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par

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ever

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rior

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ento

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rent

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Mai

s re

com

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curt

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azo

Mai

s re

com

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do p

ara

prev

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o pr

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asM

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Cron

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s Sa

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Sazo

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Calg

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pr

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Um

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mo

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mo

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haja

m n

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evis

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ão

para

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+ k

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020

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ara

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man

as s

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Um

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LDP

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erar

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s a

prev

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Se s

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tk

Td

T1F

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Méd

iaM

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ra n

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sens

ível

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mui

to

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mui

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lent

amen

te a

alte

raçõ

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o pr

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so.

lent

amen

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Pouc

os p

roce

ssos

rea

is s

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tão

con

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tes

ao lo

ngo

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8

01020304050607080

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4060

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anas

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Pro

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ão p

ara

A pr

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ser

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man

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49,8

849

,88

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Mét

odos

de

Série

s Cr

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ógic

asM

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Cron

ológ

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Proc

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Méd

ia M

óvel

Méd

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um

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Méd

ia)

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iliza

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T

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N

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Mét

odos

de

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ia M

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Méd

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No

exem

plo

daN

o ex

empl

o da

Calg

ore

Calg

ore ,

par

a fa

zer

a pr

evis

ão u

tiliz

ando

, p

ara

faze

r a

prev

isão

util

izan

do

a M

édia

Móv

el d

os ú

ltim

os 5

a M

édia

Móv

el d

os ú

ltim

os 5

perio

dos

perio

dos

viria

:vi

ria:

4.51

558

5244

4657

F

5F

d51

F

50

5049

4847

4650

50

15

50t

t50

=+

++

+=

⇔+

++

+=

⇔= ++

+−

=+

kk

k

dd

dd

d

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Mét

odos

de

Série

s Cr

onol

ógic

asM

étod

os d

e Sé

ries

Cron

ológ

icas

Proc

esso

s Co

nsta

ntes

Proc

esso

s Co

nsta

ntes

Vend

as S

eman

ais

de P

asta

Den

tífric

a

3040506070

020

4060

Sem

anas

Vendas(Milhares de Unidades)

Pro

cura

Méd

iaM

óvel

par

a3

sem

anas

Méd

iaM

óvel

par

a5

sem

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Méd

ia M

óvel

Méd

ia M

óvel

De

acor

do c

om a

s ne

cess

idad

es e

spec

ífica

s do

pro

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o, “

mov

eD

e ac

ordo

com

as

nece

ssid

ades

esp

ecífi

cas

do p

roce

sso,

“m

ove --

se”

a se

” a

méd

ia p

ara

mai

s ou

men

os p

erio

dos.

méd

ia p

ara

mai

s ou

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os p

erio

dos.

Qua

nto

mai

or f

or o

núm

ero

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erio

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M, m

enos

sen

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l ao

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iodo

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MM

, men

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ído,

do,

mas

tam

bém

mai

s le

nto

a re

agir

a al

tera

ções

no

proc

esso

mas

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bém

mai

s le

nto

a re

agir

a al

tera

ções

no

proc

esso

O v

alor

típ

ico

é en

tre

5 e

7O

val

or t

ípic

o é

entr

e 5

e 7

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evis

ão p

ara

A pr

evis

ão p

ara

as p

róxi

mas

as

pró

xim

as nn

sem

anas

ser

á se

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as s

erá

51,4

51,4

(MM

5 s

eman

as)

(MM

5 s

eman

as)

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Cron

ológ

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esso

s Co

nsta

ntes

Proc

esso

s Co

nsta

ntes

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ão E

xpon

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al S

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ação

Exp

onen

cial

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ples

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uma

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de

todo

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nenc

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men

or

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valo

res

mai

s an

tigos

aos

valo

res

mai

s an

tigos

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1T

0t

tT

tk

TS

α)(1

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(1α

F−

+−

=∑− =

−+

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os d

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Cron

ológ

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esso

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ntes

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e D

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TS

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TT

TS

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−−

+−

+=

TT

TT

Sd

dS

αα

αα

22

1)

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1(−

−−

+−

+=

TT

TT

Sd

dS

αα

αα

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esso

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nsta

ntes

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la s

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istâ

ncia

em

rel

ação

ao

valo

r qu

e pe

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em

rel

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ao

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erem

os p

reve

r, p

ode

ser

desp

reza

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os p

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reza

do

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alor

de

O V

alor

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dete

rmin

a o

com

prom

isso

ent

re

dete

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ent

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velo

cida

de d

e re

acçã

o a

alte

raçõ

es n

o pr

oces

so

velo

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so

e es

tabi

lidad

e em

rel

ação

ao

ruíd

oe

esta

bilid

ade

em r

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o ru

ído

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1 le

va a

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o m

éé tod

o se

ja ig

ual a

o LD

Pto

do s

eja

igua

l ao

LDP

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ntes

Proc

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nsta

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Peso

s pa

ra c

ada

perío

do p

ara

dife

rent

es

alfa

s

0

0,2

0,4

0,6

13

57

9

Pesos

0,1

0,2

0,3

0,5

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ntes

A pr

evis

ão p

ara

as p

róxi

mas

A

prev

isão

par

a as

pró

xim

as nn

sem

anas

, util

izan

do

sem

anas

, util

izan

do

um v

alor

de

um v

alor

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= 0

,2, s

erá

= 0

,2, s

erá

50,5

550

,55

Expo

nent

ial S

moo

thin

g

50,5546735

020406080

16

1116

2126

3136

4146

Dat

a Po

int

Value

Actu

al

Fore

cast

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Cron

ológ

icas

Proc

esso

s Co

m T

endê

ncia

Proc

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s Co

m T

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ncia

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a +

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O m

étod

o qu

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mos

ana

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par

a um

a te

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cia

cres

cent

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>0)

O

mét

odo

que

vam

os a

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ara

uma

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ênci

a cr

esce

nte

(b>

0)

aplic

aap

lica --

se d

a m

esm

a fo

rma

form

a a

um p

roce

sso

com

ten

dênc

ia

se d

a m

esm

a fo

rma

form

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roce

sso

com

ten

dênc

ia

decr

esce

nte

(b<

0)de

cres

cent

e (b

<0)

Ve

nd

as

de

pa

pe

l d

e im

pre

ss

ora

0

10

0

20

0

30

0

01

02

0

Se

ma

na

s

Milhares g de Caixas g

Ve

nd

as

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s Co

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Proc

esso

s Co

m T

endê

ncia

Se u

tiliz

arm

os o

s m

étod

os a

nter

iore

s, a

pre

visã

o se

Se u

tiliz

arm

os o

s m

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os a

nter

iore

s, a

pre

visã

o se

feita

por

def

eito

feita

por

def

eito

É pr

ecis

o pr

ever

o d

ecliv

e da

rec

ta q

ue d

efin

e a

É pr

ecis

o pr

ever

o d

ecliv

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ta q

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efin

e a

tend

enci

ate

nden

cia

de e

volu

ção

do p

roce

sso,

par

a al

ém d

o va

lor

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ção

do p

roce

sso,

par

a al

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o va

lor

cons

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mx

mx

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ra s

e po

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er v

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Em

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se

poss

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azer

var

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os m

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os

ante

riore

s pa

ra p

roce

ssos

com

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riore

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roce

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enci

ate

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cia ,

vam

os a

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s , v

amos

ape

nas

anal

isar

a m

odifi

caçã

o da

Am

ortiz

ação

Exp

onen

cial

anal

isar

a m

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caçã

o da

Am

ortiz

ação

Exp

onen

cial

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Amor

tizaç

ão E

xpon

enci

al D

upla

Amor

tizaç

ão E

xpon

enci

al D

upla

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det

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inar

o d

ecliv

e,Pa

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eter

min

ar o

dec

live,

pode

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mos

sim

ples

men

te

sim

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men

te

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ifere

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entr

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s co

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tre

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tos

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e m

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o nã

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m e

ste

mét

odo

não

esta

riam

oses

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mos

a co

nsid

erar

a

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nsid

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a

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ção

alea

tória

, eva

riaçã

o al

eató

ria, e

esta

riam

oses

taria

mos

um f

azer

um

cál

culo

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m c

álcu

lo

mui

to p

ouco

fiá

vel

mui

to p

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vel

A so

luçã

o pa

ssa

por

utili

zar

as e

stim

ativ

as d

o m

étod

o de

A

solu

ção

pass

a po

r ut

iliza

r as

est

imat

ivas

do

mét

odo

de

Amor

tizaç

ão E

xpon

enci

al S

Amor

tizaç

ão E

xpon

enci

al S

TT

Assi

m o

dec

live

noAs

sim

o d

ecliv

e no

perio

dope

riodo

T se

ria:

T se

ria: )

(1−

−=

TT

TS

SB

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s Co

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esso

s Co

m T

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Agor

a qu

e te

mos

um

a fo

rma

de d

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min

ar o

dec

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as

Agor

a qu

e te

mos

um

a fo

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de d

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ar o

dec

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as

fórm

ulas

de

prev

isão

por

rmul

as d

e pr

evis

ão p

or A

mor

tiza

ção

Expo

nen

cial

A

mor

tiza

ção

Expo

nen

cial

D

upl

aD

upl

afic

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ficam

:

TT

kT

TT

TT

TT

TT

kBS

FB

SS

Bb

Sd

S

+=

−+

−=

+−

−+

= +

−−

11

1

)1(

)(

)1

)(1(

ββ

αα

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esso

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m T

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ncia

Para

det

erm

inar

o v

alor

de

Para

det

erm

inar

o v

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de αα

e de

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licam

aplic

am-- s

e se

as r

egra

s de

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erm

ina

as r

egra

s de

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erm

ina ç

ãção

de

o de

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mdo

méé t

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de

todo

de

amor

tiza

amor

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ãção

expo

nenc

ial s

impl

eso

expo

nenc

ial s

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es

Um

a ve

z qu

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te m

Um

a ve

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éé tod

o to

do éé

algo

com

plic

ado

de

algo

com

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ado

de

expl

icar

, e c

onse

quen

tem

ente

com

plic

ado

de

expl

icar

, e c

onse

quen

tem

ente

com

plic

ado

de

ente

nder

atr

aven

tend

er a

trav

éé s d

a te

oria

, a m

elho

r so

lus

da t

eoria

, a m

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luçãçã

o o éé

utili

zar

um e

xem

plo

prut

iliza

r um

exe

mpl

o pr

áá tic

otic

o

Vam

os u

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ar o

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o do

pap

el d

e Va

mos

util

izar

o e

xem

plo

do p

apel

de

impr

esso

ra

im

pres

sora

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s Co

m T

endê

ncia

Ve

nd

as

de

pa

pe

l d

e im

pre

ss

ora

191

201

0

10

0

20

0

30

0

01

02

03

0

Me

se

s

Ve

nd

as n

o 1

ºa

no

Ve

nd

as n

o 2

ºa

no

Prim

eiro

div

idim

os o

s da

dos

em d

uas

met

ades

(12

+12

),

Prim

eiro

div

idim

os o

s da

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uas

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ades

(12

+12

),

e ca

lcul

amos

as

duas

méd

ias

e ca

lcul

amos

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duas

méd

ias

15

6.0

81

56

.08

e e 2

22

.25

22

2.2

5D

eter

min

amos

a d

ifere

nça

entr

e os

doi

s va

lore

s (2

22.2

5D

eter

min

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ifere

nça

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e os

doi

s va

lore

s (2

22.2

5 --15

6.08

=)

156.

08=

) 66

.17

66.1

7di

vidi

mos

pel

o nú

mer

o de

pon

tos

em c

ada

met

ade

(12)

di

vidi

mos

pel

o nú

mer

o de

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tos

em c

ada

met

ade

(12)

pa

ra d

eter

min

arm

os a

incr

emen

to m

édio

(66

.17/

12=

) pa

ra d

eter

min

arm

os a

incr

emen

to m

édio

(66

.17/

12=

) 5.

51

5.

51

BB 2

424=

5.51

=5.

51

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Cron

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s Co

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da c

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os a

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cal

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mos

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tot

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os

24 p

onto

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24

pon

tos

= 1

89.1

618

9.16

Esta

méd

ia e

stá

cent

rada

no

pont

o 12

, 5

Esta

méd

ia e

stá

cent

rada

no

pont

o 12

, 5

(a m

eio

do g

ráfic

o)

(a m

eio

do g

ráfic

o)

Para

sub

ir es

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édia

até

ao

pont

o 24

, Pa

ra s

ubir

esta

méd

ia a

té a

o po

nto

24,

deve

mos

som

ar o

inc

rem

ento

méd

io

deve

mos

som

ar o

inc

rem

ento

méd

io 1

1,5

11,5

veze

s (2

4ve

zes

(24 --

12,5

) 12

,5)

S24

= 1

89,1

6 +

5,5

1 X

11,5

= 2

58,0

9S2

4 =

189

,16

+ 5

,51

X 11

,5 =

258

,09

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Mét

odos

de

Série

s Cr

onol

ógic

asM

étod

os d

e Sé

ries

Cron

ológ

icas

Proc

esso

s Co

m T

endê

ncia

Proc

esso

s Co

m T

endê

ncia

Vem

ass

im q

ue a

pre

visã

o F

Vem

ass

im q

ue a

pre

visã

o F 2

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rá:

será

:FF 2

525=

S=

S 2424

+ 1

x B

+ 1

x B 2

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FF 2525=

258.

09 +

5.5

1 =

263.

60=

258.

09 +

5.5

1 =

263.

60

Um

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z qu

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roce

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não

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nsta

nte,

FU

ma

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que

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pro

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rent

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rá n

eces

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men

te d

ifere

nte

de F

2525

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S=

S 2424

+ 6

x B

+ 6

x B 2

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FF 3030=

258.

09 +

6x5

.51

= 2

91.1

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258.

09 +

6x5

.51

= 2

91.1

7

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Mét

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onol

ógic

asM

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e Sé

ries

Cron

ológ

icas

Proc

esso

s Sa

zona

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sos

Sazo

nais

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roce

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e d

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crem

ento

, é

valo

res

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ante

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ento

, é

nece

ssár

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onsi

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r o

fact

or s

azon

al c

nece

ssár

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onsi

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r o

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or s

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al c

tt

dd tt=

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+ b

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a ve

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um

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prát

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para

exp

licar

o f

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ento

da

prát

ico

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licar

o f

unci

onam

ento

da

prev

isão

par

a Pr

oces

sos

Sazo

nais

prev

isão

par

a Pr

oces

sos

Sazo

nais

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ógic

asM

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os d

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Cron

ológ

icas

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s Sa

zona

isPr

oces

sos

Sazo

nais

146,

58M

édia

Tot

al

167,

514

5,5

126,

75M

édia

anu

al

6459

504

212

288

163

3

310

266

234

2

8469

601

32

1Tr

imes

tre

Ano

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Mét

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os d

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Cron

ológ

icas

Proc

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s Sa

zona

isPr

oces

sos

Sazo

nais

Vend

as d

e M

obíli

as

010

020

030

040

0

05

1015

Trim

estre

Vendas

Ven

das

Vam

os c

onsi

dera

r L

o nú

mer

o de

per

íodo

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mos

con

side

rar

L o

núm

ero

de p

erío

dos

por

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=>

L=

4po

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> L

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ende

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Se

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side

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os q

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anua

l do

ano

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mpl

etos

vem

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mpl

etos

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=

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T

mm

T

B

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B

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12

Um

a ve

z qu

e há

12

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dos

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est

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méd

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6.5

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nual

a

méd

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TT

TT SS

BT

DS

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:

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Mét

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Um

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term

inad

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Um

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e B

e B TT

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ape

nas

falta

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e C

dete

rmin

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spon

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de à

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terf

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TL

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BS

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T

LT

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T

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1

+−

+−

=−

−=

−−

=

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−=

Page 41: Previsões Forecasting - Server eden.dei.uc.ptdourado/Cadeiras/Pgp/public_html/...Métodos de Séries Cronológicas Processos Constantes V e nd as S e m a nai s d e P ast a D e n t

Mét

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de

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s Cr

onol

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asM

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os d

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Cron

ológ

icas

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s Sa

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sos

Sazo

nais

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erm

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os q

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stão

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tos

Det

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ssár

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cess

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mul

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Lk

TT

TT

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Page 42: Previsões Forecasting - Server eden.dei.uc.ptdourado/Cadeiras/Pgp/public_html/...Métodos de Séries Cronológicas Processos Constantes V e nd as S e m a nai s d e P ast a D e n t

Out

ros

Mét

odos

de

Prev

isão

Out

ros

Mét

odos

de

Prev

isão

Mét

odos

Mét

odos

de

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ção

Sele

cção

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mpa

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oCo

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Met

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Mét

odos

Mét

odos

Qua

litat

ivos

Qua

litat

ivos

Mét

odos

Mét

odos

Caus

ais

Caus

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Série

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ries

Cron

ológ

icas

Cron

ológ

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(Tim

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Serie

s M

etho

ds)

Serie

s M

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Mét

odos

Mét

odos

de

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ção

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raçã

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sead

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duas

duas

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asid

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::

••As

As

pes

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pref

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pref

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mét

odos

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odos

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ples

si

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nsão

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étod

oM

étod

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nsbo

nsre

sulta

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prev

isão

prev

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prov

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men

tepr

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ente

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rte

rbo

nsbo

nsre

sulta

dos

resu

ltado

snana

próx

ima

próx

ima

utili

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ção

A A m

anei

ram

anei

rapa

rapa

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nar

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asdu

asid

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usar

usar

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mét

odos

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odos

sim

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si

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para

pred

ição

pred

ição

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mét

odo

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odo

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que

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mel

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Mét

odos

Mét

odos

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de S

elec

ção

Sele

cção

e e Co

mpa

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mpa

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exem

plos

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isão

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utili

zam

os

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ltado

s ob

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dos

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riore

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terio

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ltado

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dos

resu

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para

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êspe

ríodo

spe

ríodo

s

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teci

men

toam

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cim

ento

expo

nenc

ial

expo

nenc

ial s

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sim

ples

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estim

ativ

ado

do

ger

ente

gere

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Mét

odos

Mét

odos

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de S

elec

ção

Sele

cção

e e Co

mpa

raçã

oCo

mpa

raçã

o

O

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om

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ode

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cria

ção

cria

ção

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teve

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mel

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mel

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ltado

resu

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timo

perío

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ríodo

..

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anei

ram

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toab

solu

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een

tre

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evis

ãopr

evis

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ososac

tuai

sac

tuai

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sulta

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ltado

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tidos

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rapa

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últim

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ríodo

..

Nat

ural

men

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ríodo

perío

dose

guin

tese

guin

tepo

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peão

cam

peão

”,

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penh

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étod

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étod

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visã

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evis

ãopa

rapa

raes

sees

sepe

ríodo

perío

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Mét

odos

Mét

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de S

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ção

Sele

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e e Co

mpa

raçã

oCo

mpa

raçã

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plo

Exem

plo ::

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erm

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erm

inar

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evis

ãopa

rapa

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pro

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prod

uto

no

no p

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dope

ríodo

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51.

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-D

50 |

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F50

Mét

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Mét

odos

Mét

odos

de

de S

elec

ção

Sele

cção

e e Co

mpa

raçã

oCo

mpa

raçã

o

Um

aU

ma

outr

aou

tra

man

eira

man

eira

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de e

xecu

tar

exec

utar

este

este

tipo

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ãoé é

calc

ular

calc

ular

a a m

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méd

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prev

isõe

spa

rapa

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egar

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uma

uma

únic

aún

ica

prev

isão

prev

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..

Util

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tiliz

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oces

sopr

oces

soan

terio

r an

terio

r da

riada

riaum

aum

apr

evis

ãopr

evis

ãode

50.

6 de

50.

6 pa

rapa

rao o

perío

dope

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51,

51,

que

que

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seria

mel

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mel

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odos

mét

odos

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mpa

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oco

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As t

écni

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freq

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ente

uma

uma

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hor

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hor

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isão

prev

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do

do q

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mét

odos

mét

odos

com

plex

osco

mpl

exos

..

Page 48: Previsões Forecasting - Server eden.dei.uc.ptdourado/Cadeiras/Pgp/public_html/...Métodos de Séries Cronológicas Processos Constantes V e nd as S e m a nai s d e P ast a D e n t

Mét

odos

Mét

odos

Qua

litat

ivos

Qua

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ivos

Escr

itaEs

crita

de u

m

de u

m s

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nário

(Sce

nario

writ

ing)

(Sce

nario

writ

ing)

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ado

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opa

rapa

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um

ret

rato

retr

ato

de

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omo

com

oo o

pres

ente

pres

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evol

uirá

evol

uirá

..

É É m

uita

sm

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sve

zes

veze

sus

ado

usad

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eque

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ente

freq

uent

emen

teemem

conj

unto

conj

unto

com

co

m m

étod

om

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ode

de

D

elph

i.D

elph

i.

Tent

arTe

ntar

iden

tific

arid

entif

icar

um

um c

onju

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conj

unto

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ossí

veis

poss

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soc

orrê

ncia

soc

orrê

ncia

sfu

tura

sfu

tura

squ

equ

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jam

seja

mpl

ausí

veis

plau

síve

is

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Mét

odos

Mét

odos

Qua

litat

ivos

Qua

litat

ivos

Cada

Cada

scen

ario

é

scen

ario

é e

xam

inad

oex

amin

ado

para

para

dete

rmin

arde

term

inar

a a su

asu

apr

obab

ilida

depr

obab

ilida

dede

de

oc

orrê

ncia

ocor

rênc

iafu

tura

futu

rapo

ssív

elpo

ssív

el..

É É es

peci

alm

ente

espe

cial

men

teút

ilút

ilpa

rapa

raes

timar

estim

aro o

futu

rofu

turo

dos

dos

recu

rsos

recu

rsos

obtid

osob

tidos

, , nana

inov

ação

inov

ação

tecn

ológ

ica

tecn

ológ

ica ,

, ouou

sobr

eso

bre

uma

uma

posi

ção

posi

ção

de

de m

erca

dos

mer

cado

sso

bre

sobr

eum

aum

ava

rieda

deva

rieda

dede

de

circ

unst

ânci

asci

rcun

stân

cias

econ

ómic

asec

onóm

icas

e e po

lític

aspo

lític

as..

Faci

lita

Faci

lita

o o pl

anea

men

topl

anea

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to, , de

sde

desd

equ

equ

eex

ista

exis

taum

for

um

um f

orum

par

apa

radi

scut

irdi

scut

iras

as

op

ções

opçõ

escr

ítica

scr

ítica

sdo

do

pla

neam

ento

plan

eam

ento

atra

vés

atra

vés

das

das

opin

ião

opin

ião

dos

dos

perit

ospe

ritos

..

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Mét

odos

Mét

odos

Qua

litat

ivos

Qua

litat

ivos

Anal

ise

Anal

ise

do

do I

mpa

cto

Impa

cto

(A c

ross

(A c

ross

-- im

pact

ana

lysi

s)im

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s)

é é us

ado

usad

ofr

eque

ntem

ente

freq

uent

emen

tepa

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raex

amin

arex

amin

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recu

rsos

recu

rsos

de u

m

de u

m e

stud

oes

tudo

de

de

Del

phi.

Del

phi.

A A pr

imei

ropr

imei

roet

apa

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aé é

dete

rmin

arde

term

inar

ososev

ento

sev

ento

scr

itico

scr

itico

sre

laci

onad

osre

laci

onad

osco

m o

co

m o

as

sunt

oas

sunt

oemem

caus

aca

usa ..

Page 51: Previsões Forecasting - Server eden.dei.uc.ptdourado/Cadeiras/Pgp/public_html/...Métodos de Séries Cronológicas Processos Constantes V e nd as S e m a nai s d e P ast a D e n t

Mét

odos

Mét

odos

Qua

litat

ivos

Qua

litat

ivos

Exem

plo

Exem

plo

HC

FG

TCM

EM

HC

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MEM

-U

m m

oto

r el

éctr

ico

mai

sef

icie

nte

GTC

–Ben

efíc

ios

fisc

ais

na

utiliz

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da

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gia

sola

r dev

ido

aos

inte

ress

esam

bie

nta

is

HCF

-Aum

ento

dos

cust

os

dos

com

bust

ívei

sal

tern

ativ

os

Page 52: Previsões Forecasting - Server eden.dei.uc.ptdourado/Cadeiras/Pgp/public_html/...Métodos de Séries Cronológicas Processos Constantes V e nd as S e m a nai s d e P ast a D e n t

Mét

odos

Mét

odos

Caus

ais

Caus

ais

Mét

odos

Mét

odos

de

de S

imul

ação

Sim

ulaç

ão

Perm

itePe

rmite

faze

rfa

zer

a a si

mul

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sim

ulaç

ãodo

do

sis

tem

asi

stem

a

Pode

mPo

dem

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cion

arre

laci

onar

varia

sva

rias

varia

veis

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Os

Os

resu

ltado

sre

sulta

dos

obtid

osob

tidos

são

são

mui

tas

mui

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veze

sve

zes

supe

rior

supe

rior

aos

aos

outr

osou

tros

mét

odos

mét

odos

de

de p

revi

são

prev

isão

Page 53: Previsões Forecasting - Server eden.dei.uc.ptdourado/Cadeiras/Pgp/public_html/...Métodos de Séries Cronológicas Processos Constantes V e nd as S e m a nai s d e P ast a D e n t

Mét

odos

Mét

odos

Caus

ais

Caus

ais

Sist

emas

Sist

emas

sim

ultâ

neos

sim

ultâ

neos

(Sim

ulta

neou

s sy

stem

s)(S

imul

tane

ous

syst

ems)

É É id

êntic

oid

êntic

oaoao

mét

odo

mét

odo

de

de r

egre

ssão

regr

essã

o , , m

asm

aspe

rmite

perm

itea a

utili

zaçã

out

iliza

ção

de

de

dive

rsas

dive

rsas

equa

ções

equa

ções

sim

ultâ

neas

sim

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..

Supo

nham

osSu

ponh

amos

que

que

quer

emos

quer

emos

faze

rfa

zer

prev

isão

prev

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das

das

vend

asve

ndas

esta

does

tado

da

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cono

mia

econ

omia

preç

opr

eço

qual

idad

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alid

ade

do

do p

rodu

topr

odut

oe e

publ

icid

ade

publ

icid

ade

outr

osou

tros

fact

ores

fact

ores

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Série

sSé

ries

cron

ológ

icas

cron

ológ

icas

Auto

Reg

ress

ãoAu

toReg

ress

ãoin

tegr

ando

inte

gran

dom

édia

méd

iam

óvel

móv

el

Pode

Pode

ser

ser

vist

ovi

sto

com

oco

mo

uma

uma

com

bina

ção

com

bina

ção

de

de m

édia

méd

iam

ovel

mov

elouou

amor

teci

men

toam

orte

cim

ento

e e re

gres

são

regr

essã

o ..

A A pr

evis

ãopr

evis

ãoé é

base

ada

base

ada

num

anu

ma

funç

ãofu

nção

ememqu

equ

eosos

dado

s da

dos

hist

óric

oshi

stór

icos

têm

têm

peso

s pe

sos

asso

ciad

osas

soci

ados

..

perm

itepe

rmite

faze

rfa

zer

uma

uma

prev

isão

prev

isão

com

bas

e co

m b

ase

ememvá

rios

vário

sre

sulta

dos

resu

ltado

sdo

s do

s pe

ríodo

spe

ríodo

san

terio

res

ante

riore

s . .

Page 55: Previsões Forecasting - Server eden.dei.uc.ptdourado/Cadeiras/Pgp/public_html/...Métodos de Séries Cronológicas Processos Constantes V e nd as S e m a nai s d e P ast a D e n t

Série

sSé

ries

cron

ológ

icas

cron

ológ

icas

Mét

odos

Mét

odos

Baye

sian

osBa

yesi

anos

(Bay

esia

n m

etho

ds)

(Bay

esia

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É É es

peci

alm

ente

espe

cial

men

teút

ilút

ilqu

ando

quan

doex

iste

mex

iste

mpo

ucos

pouc

osda

dos

dado

s di

spon

ívei

sdi

spon

ívei

s ..

Inic

ialm

ente

Inic

ialm

ente

osospa

ram

etro

spa

ram

etro

sda

da

equ

ação

equa

ção

são

são

estim

ados

estim

ados

subj

ectiv

amen

tesu

bjec

tivam

ente

. .

Qua

ndo

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ndo

exis

tirem

exis

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dado

s é

dado

s é

real

izad

ore

aliz

ado

o o ac

tual

izaç

ãoac

tual

izaç

ãoao

sao

spa

râm

etro

spa

râm

etro

spa

rapa

raa a

real

izaç

ãore

aliz

ação

da

da p

róxi

ma

próx

ima

prev

isão

prev

isão

. .

Page 56: Previsões Forecasting - Server eden.dei.uc.ptdourado/Cadeiras/Pgp/public_html/...Métodos de Séries Cronológicas Processos Constantes V e nd as S e m a nai s d e P ast a D e n t

Série

sSé

ries

cron

ológ

icas

cron

ológ

icas

Red

esRed

esN

euro

nais

Neu

rona

is

Com

o Co

mo

uma

uma

rede

rede

neur

onal

ne

uron

al a

pren

deap

rend

edi

rect

amen

tedi

rect

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teco

m

com

osos

dado

s,

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s, p

ode

pode

real

izar

real

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uma

uma

clas

sific

ação

clas

sific

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dos

dado

s, e

do

s da

dos,

e o

utra

sou

tras

tare

fas

tare

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sim

ilare

ssi

mila

res ..

A A re

dere

deé é

capa

zca

paz

de

de a

just

araj

usta

rosos

seus

seus

peso

s de

for

ma

a pe

sos

de f

orm

a a

repr

esen

tar

repr

esen

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o o m

odel

om

odel

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atem

átic

om

atem

átic

om

ais

mai

sad

equa

doad

equa

doao

sao

sda

dos.

dado

s.

Page 57: Previsões Forecasting - Server eden.dei.uc.ptdourado/Cadeiras/Pgp/public_html/...Métodos de Séries Cronológicas Processos Constantes V e nd as S e m a nai s d e P ast a D e n t

Cont

rola

rCo

ntro

lar

o o Si

stem

aSi

stem

ade

de

Pr

evis

ãoPr

evis

ão

Obj

ectiv

oO

bjec

tivo ::

Verif

icar

Verif

icar

que

que

ososre

sulta

dos

resu

ltado

sob

tidos

obtid

oses

tão

estã

ode

de

aco

rdo

acor

doco

m a

co

m a

pre

visã

opr

evis

ão. .

Caso

Caso

isto

isto

não

não

acon

teça

acon

teça

deve

mos

deve

mos

calc

ular

calc

ular

o o er

roer

roe e

estu

dar

estu

dar

as

as r

azõe

sra

zões

asso

ciad

asas

soci

adas

a a es

tees

te..

Page 58: Previsões Forecasting - Server eden.dei.uc.ptdourado/Cadeiras/Pgp/public_html/...Métodos de Séries Cronológicas Processos Constantes V e nd as S e m a nai s d e P ast a D e n t

Erro

Erro

da

da P

revi

são

Prev

isão

(con

t.)

(con

t.)

Mét

rica

Mét

rica

intu

itiva

intu

itiva

para

para

aval

iar

aval

iar

a a qu

alid

ade

qual

idad

eda

da

pre

visã

opr

evis

ão..

ee tt==

dd tt-- FF

t t

O v

alor

do

O v

alor

do

erro

erro

para

para

um

um p

erío

dope

ríodo

isol

ado

isol

ado

não

não

cont

émco

ntém

info

rmaç

ãoin

form

ação

sufic

ient

esu

ficie

nte

para

para

aval

iar

aval

iar

o o m

odel

om

odel

o ..

Page 59: Previsões Forecasting - Server eden.dei.uc.ptdourado/Cadeiras/Pgp/public_html/...Métodos de Séries Cronológicas Processos Constantes V e nd as S e m a nai s d e P ast a D e n t

Erro

Erro

da

da P

revi

são

Prev

isão

(con

t.)

(con

t.)

É É pr

efer

ível

pref

erív

elan

alis

aran

alis

aro o

erro

erro

aoaolo

ngo

long

odo

do

te

mpo

tem

poEE TT

=

= ∑∑

ee t t

Com

o Co

mo

assu

mim

osas

sum

imos

que

que

a a co

mpo

nent

eco

mpo

nent

eal

eató

riaal

eató

riado

do

sis

tem

asi

stem

ase

gue

N~

(0,

segu

e N

~(0

, σσ),

),

entent ãã

ooo o

limite

limite

de

de EE

TT=

0.

= 0

.

Page 60: Previsões Forecasting - Server eden.dei.uc.ptdourado/Cadeiras/Pgp/public_html/...Métodos de Séries Cronológicas Processos Constantes V e nd as S e m a nai s d e P ast a D e n t

Erro

Erro

da

da P

revi

são

Prev

isão

(con

t.)

(con

t.)

Se E

Se E

TTnã

onã

ote

nder

te

nder

par

apa

raze

ro o

ze

ro o

mod

elo

mod

elo

não

não

está

está

corr

ecto

corr

ecto

!!!!Se

o

Se o

err

oer

rofo

r fo

r co

nsta

nte

cons

tant

ete

mos

tem

osqu

equ

eal

tera

ral

tera

ro o

term

ote

rmo

cons

tant

eco

nsta

nte

do

do m

odel

om

odel

o ..dd tt

=

= aa

+

+ εε

Se o

Se

o e

rro

erro

for

for

cres

cent

ecr

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nte

ououde

scre

scen

tede

scre

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tepr

oval

men

tepr

oval

men

tees

tam

oses

tam

osa a

utili

zar

utili

zar

o o m

odel

om

odel

oer

rado

erra

do

Page 61: Previsões Forecasting - Server eden.dei.uc.ptdourado/Cadeiras/Pgp/public_html/...Métodos de Séries Cronológicas Processos Constantes V e nd as S e m a nai s d e P ast a D e n t

Erro

Erro

da

da P

revi

são

Prev

isão

(con

t.)

(con

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Mes

mo

Mes

mo

que

que

EE ttes

teja

este

japr

óxim

opr

óxim

ode

zer

o de

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o nã

onã

opo

dem

ospo

dem

osco

nclu

irco

nclu

irqu

equ

eo o

mod

elo

mod

elo

está

está

corr

ecto

corr

ecto

..Ex

:Ex

:

ee t t =

=

--1010

t=3

t=3

ee t t =

10

= 1

0t=

2t=

2

ee t t =

=

--1010

t=1

t=1

ee t t =

10=

10t=

0t=

0

EE TT=

0 !

!!=

0 !

!!

Page 62: Previsões Forecasting - Server eden.dei.uc.ptdourado/Cadeiras/Pgp/public_html/...Métodos de Séries Cronológicas Processos Constantes V e nd as S e m a nai s d e P ast a D e n t

Erro

Erro

da

da P

revi

são

Prev

isão

(con

t.)

(con

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São

São

nece

ssár

ias

nece

ssár

ias

outr

asou

tras

mét

ricas

mét

ricas

mai

sm

ais

tole

rant

esto

lera

ntes

Ex:

Ex:

1.1.M

AD (

MEA

N A

BSO

LUTE

DEV

IATI

ON

)M

AD (

MEA

N A

BSO

LUTE

DEV

IATI

ON

)EE TT

= (

1/T)

= (

1/T)∑∑

|| eett||

2.2.M

SE (

MEA

N S

QU

ARED

ERRO

R)

MSE

(M

EAN

SQ

UAR

ED E

RRO

R)

EE TT=

(1/

T)=

(1/

T)∑∑

ee tt^

2^

23.3.

MAP

E (M

EAN

ABS

OLU

TE A

VERAG

E)M

APE

(MEA

N A

BSO

LUTE

AVE

RAG

E)EE TT

= (

100/

T)=

(10

0/T)∑∑

|| eett|/|/dd tt

Page 63: Previsões Forecasting - Server eden.dei.uc.ptdourado/Cadeiras/Pgp/public_html/...Métodos de Séries Cronológicas Processos Constantes V e nd as S e m a nai s d e P ast a D e n t

Esco

lha

Esco

lha

do

do M

odel

oM

odel

oat

ravé

sat

ravé

sda

da

an

ális

ean

ális

edo

do

err

oer

ro

Pode

Pode

-- se se c

riar

cria

rvá

rios

vário

sm

odel

osm

odel

osde

de

pre

visã

opr

evis

ãoqu

equ

ete

ntam

tent

amre

pres

enta

rre

pres

enta

rvá

rios

vário

stip

ostip

osde

de

pr

oces

sos

proc

esso

s--

cons

tant

eco

nsta

nte ,

, te

nden

cial

tend

enci

al, , sa

zona

lsa

zona

l . . Pa

ra

Para

cad

aca

dam

odel

om

odel

ofa

zfa

z --se

se

um

aum

asi

mul

ação

sim

ulaç

ãoco

m d

ados

co

m d

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exi

sten

tes

exis

tent

ese e

aque

leaq

uele

que

que

tiver

tiver

mel

hore

sm

elho

res

resu

ltado

sre

sulta

dos

será

será

o o m

odel

om

odel

out

iliza

dout

iliza

dopa

rapa

raa a

prev

isão

prev

isão

..