A análise de séries temporais é uma ferramenta que permite realizar previsões de dados quantitativos para períodos futuros. Dessa forma, pode ser utilizada nas mais diversas áreas da ciência. Neste livro, você verá conceitos com foco na resolução de problemas e na construção de uma base teórica sólida para a análise de dados sem se descuidar das aplicações. Nos capítulos iniciais, são apresentadas considerações gerais sobre séries temporais, suas características e modelos existentes. Na sequência, serão discutidas situações aplicadas ou relacionadas a cada um dos modelos, bem como serão estudados tendências e sazonalidade e exemplos de modelos estacionários e não estacionários. Por fim, os últimos capítulos se dedicam ao estudo da identificação, da estimação, do diagnóstico e da previsão de modelos Arima.

A obra Análise de séries temporais apresenta uma visão detalhada das séries temporais, constituindo uma base teórica sólida para a análise de dados acompanhada de aplicações e exemplos com foco na resolução de problemas.

Alunos de graduação em Ciência de Dados.

Confira o sumário detalhado desse livro (clique aqui).

Séries temporais
Modelos para séries temporais
Tendência e sazonalidade
Modelos de suavização exponencial
Modelos lineares estacionários
Modelos lineares não estacionários
Identificação de modelos ARIMA
Estimação de modelos ARIMA
Diagnóstico de modelos ARIMA
Previsão de modelos ARIMA
Modelos sazonais
Processos com memória longa

Revisão:
Rute Henrique da Silva Ferreira, Doutora em Sensoriamento RemotoMestra em Educação Matemática

SOUSA, A. R. S. et al. Análise de séries temporais. Porto Alegre: SAGAH, 2021.