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6. Controle e Monitoramento de Produto ou Processo

6.4.

Introdução à Análise de Séries Temporais

Os métodos de séries temporais levam em consideração a estrutura interna dos dados Os dados de séries temporais surgem frequentemente quando se monitora processos industriais ou seguindo métricas de negócios corporativos. A diferença essencial entre modelar dados via métodos de séries temporais ou usar os métodos de monitoramento discutidos anteriormente neste capítulo é o seguinte:
A análise de séries temporais leva em conta o fato que os pontos de dados tomados no decorrer do tempo posssam ter uma estrutura interna (tal como correlação, tendência ou variações sazonais) que deverá ser considerada.
Esta seção dará uma breve visão geral de algumas das técnicas mais largamente usadas no rico e rapidamente crescente campo de modelagem e análise de séries temporais.
Conteúdos para esta seção As áreas cobertas são:
  1. Definições, Aplicações e Técnicas
  2. O que são Técnicas de Suavização ou Média Móvel?
    1. Média Móvel Simples
    2. Média Móvel Centrada
  3. O que é Suavização Exponencial?
    1. Suavização Exponencial Simples
    2. Previsão com Suavização Exponencial Simples
    3. Suavização Exponencial Dupla
    4. Previsão com Suavização Exponencial Dupla
    5. Suavização Exponencial Tripla
    6. Exemplo de Suavização Exponencial Tripla
    7. Resumo de Suavização Exponencial Tripla
  4. Modelos Univariados de Séries Temporais
    1. Conjuntos de Dados Amostrais
    2. Estacionariedade
    3. Sazonaliddade
    4. Abordagens Comuns
    5. Abordagem de Box-Jenkins
    6. Identificação do Modelo de Box-Jenkins
    7. Estimação do Modelo de Box-Jenkins
    8. Validação do Modelo de Box-Jenkins
    9. Exemplo de Análise de Box-Jenkins Univariados
    10. Análise do Modelo de Box-Jenkins nos Dados Sazonais
  5. Modelos de Séries Temporais Multivariadas
    1. Exemplo de Análise de Séries Temporiais Multivariadas
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