Time Series Analysis

As Time Series (série temporal) são usadas em Estatística, processamento de sinais, reconhecimento de padrões, econometria, finanças matemáticas, previsão do tempo, previsão de terremotos, eletroencefalografia, engenharia de controle, Astronomia, Engenharia de Comunicações e, em grande parte, em qualquer domínio da ciência aplicada e engenharia que envolva medições temporais. Em Matemática, uma série temporal define uma série de pontos de dados indexados (ou listados ou em gráficos) dispostos em ordem de tempo. Mais comumente, uma série temporal é uma sequência tomada em pontos sucessivos igualmente espaçados no tempo.

Existem 4 componentes principais de uma Time Series, que são:

  • Tendência secular, que descreve o movimento ao longo do termo
  • Variações sazonais, que representam mudanças sazonais
  • Flutuações cíclicas, que correspondem a variações periódicas, mas não sazonais; e
  • Variações irregulares, que são outras fontes não aleatórias de variações de série.


A análise de time series é uma técnica estatística que lida com dados de série temporal ou análise de tendência. Dados de time series são aqueles dados que estão em uma série de períodos ou intervalos de tempo específicos.

Esses dados podem ser de 3 tipos:

  • Dados de time series: um conjunto de observações sobre os valores que uma variável assume em momentos diferentes
  • Dados transversais: dados de uma ou mais variáveis, coletados no mesmo momento
  • Dados agrupados: uma combinação de dados de série temporal e dados transversais

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