ESTATSTICA I AULA 09 ANLISE DE SRIES TEMPORAIS

ESTATÍSTICA I AULA 09 ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS: – Unidade 5 Conceitos, Tendência por Equação Professor Marcelo Menezes Reis 1

Aulas prévias n n n Planejamento da pesquisa. Análise Exploratória de Dados: através de tabelas e gráficos, medidas de síntese. Correlação e regressão. 2

Conteúdo desta aula n Análise de Séries Temporais: n Decomposição pelo modelo clássico – em componentes Tendência, Ciclo, Sazonal e Irregular. n Obtenção de Tendência por equação. 3

Série Temporal n “Série Temporal é um conjunto de observações sobre uma variável, ordenado no tempo”. Máximas e mínimas diárias em uma cidade; n Vendas mensais de uma empresa; n IPCA mensal; n Cotações diárias de ações na BOVESPA; n Resultado de um eletroencefalograma. n 4

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Suposição básica n Há um sistema causal mais ou menos constante relacionado com o tempo, que exerceu influência sobre os dados no passado e pode continuar a fazê-lo no futuro. 7

Objetivo n Identificar padrões NÃO aleatórios na série temporal. n Incorporar os padrões em um modelo de previsão. n Auxiliar à tomada de decisões. 8

Modelo clássico de decomposição n n Uma série (Y) é composta por quatro padrões: n Tendência, Série pode apresentar n Variações Cíclicas, todos os padrões, apenas alguns ou n Variações Sazonais e mesmo apenas um n Variações Irregulares (Irregular) Y = f (T, C, S, I) 9

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Tendência n n Comportamento de longo prazo da série: n Uso em previsão; n Remoção para identificar outras componentes. Decisões ESTRATÉGICAS. 11

Tendência n Obtenção: n Por equação (semelhante à regressão, sendo o tempo a variável independente). n Mínimos quadrados n Por médias móveis. n Outros métodos: ajuste exponencial. 12

Tendência por equação n n Previsão de longo prazo. Modelo de regressão: n Y = valores da série n X = tempo (medida de tempo) n Linear, polinômio de 2º grau, logarítmico, potência, exponencial. n Medidas de acuracidade para decidir. 13

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Medidas de acuracidade Melhor modelo: maioria das medidas mais próximas de zero 15

Exemplo 1 Modelo Medida Linear Polinômio de 2º grau Logar. Potência Expon. EAM 27928, 64 27752, 31 42944, 76 39481, 05 28195, 36 EQM 1247075874 1235156012 EPAM 15, 83 15, 63 26186307 22225796 13068647 43 66 44 25, 37 22, 01 15, 35 16

Previsão de tendência n n Identificar os períodos à frente. Substituir na equação. 17

Tô afim de saber. . . n Sobre análise de séries temporais: n LEVINE, D. M. , STEPHAN, D. , KREHBIEL, T. C. , BERENSON, M. L. Estatística: Teoria e Aplicações - Usando Microsoft Excel em Português. 5ª ed. – Rio de Janeiro: LTC, 2005. Capítulo 13. n MOORE, D. S. , Mc. CABE, G. P. , DUCKWORTH, W. M. , SCLOVE, S. L. , A prática da estatística empresarial: como usar dados para tomar decisões. Rio de Janeiro: LTC, 2006. Capítulo 2. 18

Tô afim de saber. . . n Para saber como realizar as análises descritas na Unidade 5 através do Microsoft Excel consulte “Análise de Séries Temporais com o Microsoft Excel 2007 ”, disponível no ambiente virtual assim como o arquivo de dados usado nos exemplos apresentados, ou no canal menreis 39 no You. Tube. 19

Próxima aula n Análise de Séries Temporais. n Obtenção de Tendência por médias móveis. 20