Decomposição Multiplicativa - Exercícios Práticos

Decomposição Multiplicativa

Exercícios Práticos

• Definição

  • Técnica usada para analisar séries temporais.
  • Divide os dados em componentes: tendência, sazonalidade e erro.

• Exemplo de Exercício 1

  • Dada a série temporal mensal de vendas:
    • Coletar dados de vendas ao longo de vários meses.
    • Calcular a média móvel para identificar a tendência.
    • Subtrair a tendência dos dados brutos para isolá-la.

• Exemplo de Exercício 2

  • Análise de um conjunto de dados com sazonalidade:
    • Identificar padrões sazonais em meses ou trimestres.
    • Dividir os dados mensais por seus componentes sazonais.
    • Representar graficamente para visualizar sazonalidade e erro.

• Exemplo de Exercício 3

  • Aplicação prática com dados reais:
    • Escolher um conjunto de dados (ex.: temperatura mensal).
    • Realizar decomposição usando software (ex.: Python ou R).
    • Interpretar os componentes extraídos (tendência, sazonalidade).

• Erros e Ajustes

  • Analisar a variância dos erros residuais após a decomposição.
  • Ajustar componentes se necessário, utilizando dados adicionais ou métodos de suavização.

• Validação dos Resultados

  • Comparar previsões utilizando os componentes extraídos com os dados reais.
  • Fazer ajustes no modelo conforme necessário, utilizando métodos de backtesting.

• Importância

  • Compreensão das causas e padrões subjacentes dos dados.
  • Melhor planeamento e previsão em contextos práticos (vendas, temperaturas, etc.).

Decomposição Multiplicativa

• Técnica usada para analisar dados de séries temporais.
• Divide os dados em componentes: tendência, sazonalidade e erro.

Exercícios Práticos

• Exemplo de Exercício 1

  • Collectar dados de vendas mensais para realizar a análise.
  • Calcular a média móvel para identificar a tendência nos dados.
  • Subtrair a tendência dos dados brutos para isolar o componente sazonal.

• Exemplo de Exercício 2

  • Identificar padrões sazonais em meses ou trimestres.
  • Dividir os dados mensais por seus componentes sazonais para analisar a sazonalidade.
  • Representar graficamente os dados para visualizar a sazonalidade e o erro.

• Exemplo de Exercício 3

  • Escolher um conjunto de dados reais (ex.: temperatura mensal)
  • Realizar a decomposição multiplicativa utilizando software (ex.: Python ou R).
  • Interpretar os componentes extraídos (tendência, sazonalidade).

Erros e Ajustes

• Analisar a variância dos erros residuais após a decomposição.
• Ajustar os componentes, se necessário, utilizando dados adicionais ou métodos de suavização.

Validação dos Resultados

• Comparar previsões utilizando os componentes extraídos com os dados reais.
• Fazer ajustes no modelo, conforme necessário, utilizando métodos de backtesting.

Importância

• Compreender as causas e padrões subjacentes dos dados.
• Melhorar o planeamento e a previsão em contextos práticos (vendas, temperaturas, etc.).