Aplicações do modelo ARIMA para estatística na análise de dados em série temporal

Autores

  • Elaine Bandura UNICENTRO
  • Janaína Cosmedamiana Metinoski Bueno UNICENTRO
  • Guilherme Stasiak Jadoski UTFPR-PATO BRANCO
  • Gilmar Freitas Ribeiro Junior Universidade Tecnológica Federal do Paraná - Campus Guarapuava

Palavras-chave:

série temporal, avaliação de tendência, sazonalidade

Resumo

A aplicação de métodos estatísticos, pode aumentar a eficiência de processos, cotidianamente. Sendo a previsão um prognóstico de eventos futuros, usado para propósitos de planejamento e decisão, aumentando probabilidades ou mesmo assegurando o êxito a partir de sua aplicabilidade. Uma série temporal é um conjunto de observações devidamente ordenadas no tempo, apresentando a crucial dependência entre as observações. Quanto maior esta série, melhores as chances de um ajuste satisfatório da modelagem matemática. Em estudos considerando a disponibilidade de dados em série temporal, os modelos ARIMA podem ser empregados para descrever, interpretar e compreender comportamentos e tendências, reduzindo a imprecisão de previsões. É evidente a expressiva gama de aplicações do modelo ARIMA e a sua variação sazonal- SARIMA, dentro das ciências agrárias exatas e naturais, engenharias, computação e outras.

Biografia do Autor

Elaine Bandura, UNICENTRO

Acadêmica de Matemática aplicada e computacional

Janaína Cosmedamiana Metinoski Bueno, UNICENTRO

Mestranda no Programa de Pós Graduação em Agronomia- PPGA

Guilherme Stasiak Jadoski, UTFPR-PATO BRANCO

Acadêmico do Curso de Engenharia Mecância.

Gilmar Freitas Ribeiro Junior, Universidade Tecnológica Federal do Paraná - Campus Guarapuava

Estudante de Tecnologia em Sistemas para Internet

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Publicado

09-03-2020

Edição

v. 12 n. 03 (2019)

Seção

Revisão Literária

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