episódio 1Criando uma série temporal
A análise de Séries Temporais é uma ferramenta importante no entendimento de padrões no comportamento de variáveis ao longo do tempo. Possui aplicações em diferentes áreas do conhecimento com, por exemplo, o estudo de mudanças climáticas e tendências do mercado de ações. Conheça algumas funções do R desenvolvidas para a análise de Séries Temporais nesta nova easyR Séries.
episódio 2Decomposição da série temporal
Uma série temporal é composta por diferentes componentes e, dependendo do objetivo da análise, é importante decompor ou separar estes componentes. Veremos isso no segundo episódio da easyR Séries sobre Séries Temporais.
episódio 3Verificando a autocorrelação temporal
No episódio 3 desta easyR Séries veremos uma importante característica de uma série temporal, a autocorrelação, que é a dependência entre as medidas obtidas ao longo do tempo. Assista e confira como verificar e analisar a autocorrelação temporal.
episódio 4Obtendo a tendência de longo prazo
Vimos anteriormente como decompor uma série temporal em seus diferentes componentes, sendo um deles a tendência de longo prazo ou “long term trend”. No quarto episódio da easyR Séries sobre Séries Temporais, veremos como obter a “trend” utilizando uma regressão linear.
episódio 5Retirando a “trend” da série temporal
Quando o objetivo da análise da série temporal é verificar a variabilidade sem a tendência de longo prazo ou “trend”, é necessário se obter a série temporal “detrended” ou os resíduos da série. Assista tudo isso no último episódio desta easyR Séries.
