Séries Temporais(Conceitos Iniciais)

Prof. Gercino Monteiro Filho

Séries Temporais - Conceitos O que é:

Por Séries Temporais compreende como sendo

todos os dados oriundos de experimentos pêlos

quais a variável principal é a época que deram

origem aos dados, e o que deseja é avaliar o

comportamento de seus valores no decorrer do

tempo.

Séries Temporais - IlustraçãoPesquisa:

Avaliar a incidência de Dengue, em uma

dada localidade com o intuito de verificar se

ela está ou não sob controle.

Séries Temporais - IlustraçãoComentário

Pelo exemplo da Dengue, citado sabe-se que

para haver controle é necessário que ano a ano

ela venha diminuindo de forma gradual, porem

não pode esquecer que seus valores não são os

mesmos de estação a estação do ano.

Séries Temporais - IlustraçãoComentário - Continuação

Devido ao que foi exposto, deve-se

avaliar de Ano a Ano, porem levando em

consideração cada estação do ano.

Séries Temporais - IlustraçãoComentário - Continuação

Mesmo assim existe um outro fato: O mês

de cada estação pois a precipitação de chuva

diverge entre eles e a Dengue não tem a

mesma ocorrência.

Séries Temporais - Ilustração

Comentário – Continuação

E ainda existem outros fatores não previsíveis como:

a. O cuidado da população no trato do assunto;

b. Aparecimento do mosquito transmissor de forma

diferenciada de outros períodos

c. Etc.

Séries Temporais - IlustraçãoComentário – Continuação

Pelo visto na ilustração acima, percebe-se que para

fazer a análise de incidência de Dengue, se faz levando em

consideração:

a. Ano a Ano - Longo Prazo;

b. Estação a Estação – Prazo intermediário;

c. Mês a Mês – Curto Prazo;

d. Fatores Imprevisíveis –Instante indefinido.

Séries Temporais - Comentário A Ilustração citada fornece idéia do processo a

seguir para avaliar uma Série Temporal:

01. A Longo Prazo - Tendência;

02. Prazo Intermediário – Variação Cíclica;

03. Prazo Curto – Variação Sazonal;

04. Imprevisíveis – Variação Irregular.

Séries Temporais - Componentes

Tendência ( T ) - É a projeção de valores de ocorrência, avaliados a Longo Prazo;

Variação Cíclica ( C ) – A Variação em que períodos típicos descreve em torno da tendência;

Variação Sazonal ( S ) - Se trata de variações regulares que ocorrem no menor espaço de tempo;

Variação Irregular ( I ) - São variações que ocorrem sem nenhum comportamento natural.

Séries Temporais Exemplo Com Números

Tabela 1 – Cap. 11 Grã Hotel PKSM - Número de Unidades Ocupadas, dados referentes a 8 semanas seguidas – 03 / Julho a 27 / agosto de 2000

Período

Dia da Semana

Segunda Terça Quarta Quinta Sexta Sábado Domingo

03 a 09 46 48 53 55 41 26 20

10 a 16 38 51 49 40 34 29 18

17 a 23 39 51 51 48 33 23 19

24 a 30 38 49 48 40 34 28 16

31 a 06 36 42 26 45 41 22 20

07 a 13 42 45 45 51 33 19 19

14 a 20 35 50 47 59 47 21 21

21 a 27 37 44 46 44 26 18 16

Fonte: Hipotética

Séries Temporais - Ilustração GráficaGráfico 1 – Cap. 11

Séries Temporais - Ilustração Gráfica Tendência: É a reta que parte de um valor inicial até o

valor final.

Variação Cíclica: É a curva que oscila de período a período em torno da tendência.

Variação Sazonal: É a oscilação que ocorre em torno da cíclica, ao qual pode ser ou não de forma periódica.

Gráfico 1 – Cap. 11

Séries Temporais - Modelos

I. Aditivo Uma Série Temporal diz-se ter um modelo aditivo se no

decorrer do tempo, a Variação Cíclica não se altera em torno da tendência, ou seja permanece constante, tal qual a figura ilustrativa:

Séries Temporais – Modelo Aditivo No modelo Aditivo, se traçasse as retas pelos valores

máximos e pelos valores mínimos estas seriam paralelas entre sí e com a reta de tendência.

O Seu modelo Matemático é: Y = T + S + C + I.

Séries Temporais – Modelo Multiplicativo Uma Série Temporal diz-se ter um modelo

aditivo se no decorrer do tempo, a Variação Cíclica se altera em torno da tendência, tal qual a figura:

Séries Temporais – Modelo Multiplicativo No caso Multiplicativo, as retas pelos valores máximos e

pelos valores mínimos são inclinadas com relação à reta de tendência.

Seu Modelo de previsão é:

Séries Temporais

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