ser e tempo

Universidade Federal do Rio de Janeiro
Instituto de Matem´tica a Departamento de M´todos Estat´ e ısticos

An´lise de S´ries Temporais a e
Prof. H´lio Migon e •First •Prev •Next •Last •Go Back •Full Screen •Close •Quit

Sum´rio a 1 Introdu¸˜o ca 1.1 No¸˜es B´sicas . . . . . . . . co a
1.2 Fundamentos Probabil´ ısticos 1.3 Processos Estacion´rios . . . a 1.4 Modelos de s´ries temporais . e .
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3
4
9
14
27

2 Modelos de Regress˜o a 35
2.1 Revis˜o de Modelos Lineares . . . . . . . . . . . . . . 38 a 2.2 Previs˜o . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 a 2.3 Modelos Sazonais . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3 Capitulo

52

4 Modelos ARIMA
53
4.1 Introdu¸˜o . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 ca 4.2 Modelo de Filtro Linear . . . . . . . . . . . . . . . . . 56
4.3 Estacionariedade e Invertibilidade . . . . . . . . . . . . 59
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1.

Introdu¸˜o ca •First •Prev •Next •Last •Go Back •Full Screen •Close •Quit

1.1.

No¸˜es B´sicas co a

S´rie temporal: conjunto de observa¸˜es ordenadas (no tempo). e co
Tempo pode ser: espa¸o, profundidade, ... c Observa¸˜es vizinhas s˜o dependentes. co a
Estudos de s´ries temporais: modelagens, an´lise dessa dependˆncia, e a e t´cnicas espec´ e ıficas a s´ries temporais. e Exemplos de aplica¸˜es: co Economia: pre¸os di´rios de a¸˜es; taxa de desemprego. c a co Medicina: n´ ıveis de eletrocardiograma ou eletroencefalograma.
Epidemiologia: casos semanais de sarampo; casos mensais de AIDS.
Metereologia: temperatura di´ria; registro de mar´s, . . . a e

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Classifica¸˜o: ca S´rie temporal ´ o conjunto