Previsão em R

A primeira coisa a fazer em qualquer análise de dados é plotar os dados. Gráficos permitem visualizar muitos aspectos dos dados, incluindo padrões, observações incomuns e mudanças ao longo do tempo. As características vistas nos gráficos dos dados devem então ser incorporadas, na medida do possível, aos métodos de previsão que serão usados.

Neste capítulo, você vai aprender ferramentas gerais úteis para muitas situações de previsão. Ele descreve alguns métodos de previsão de referência, métodos para verificar se um método de previsão aproveitou adequadamente as informações disponíveis e métodos para medir a precisão das previsões. Cada uma das ferramentas discutidas aqui será utilizada repetidamente nos capítulos seguintes, à medida que você desenvolve e explora uma variedade de métodos de previsão.

Previsões produzidas com métodos de suavização exponencial são médias ponderadas das observações passadas, com pesos que decaem exponencialmente à medida que as observações ficam mais antigas. Em outras palavras, quanto mais recente a observação, maior o peso associado. Essa abordagem gera previsões confiáveis de forma rápida e para uma ampla gama de séries temporais, o que é uma grande vantagem e de grande importância para aplicações em negócios.

Modelos ARIMA oferecem outra abordagem para previsão de séries temporais. Suavização exponencial e modelos ARIMA são as duas abordagens mais usadas para previsão de séries temporais e fornecem abordagens complementares ao problema. Enquanto modelos de suavização exponencial se baseiam em uma descrição da tendência e da sazonalidade nos dados, modelos ARIMA buscam descrever as autocorrelações nos dados.

Os modelos de séries temporais dos capítulos anteriores funcionam bem para muitas séries, mas muitas vezes não são bons para dados semanais ou horários e não permitem incluir outras informações, como efeitos de feriados, atividade de concorrentes, mudanças na legislação etc. Neste capítulo, você verá alguns métodos que lidam com sazonalidade mais complexa e considerará como estender modelos ARIMA para permitir a inclusão de outras informações neles.