Séries temporais são sequências de dados coletados ou registrados em intervalos de tempo regulares. Elas são amplamente utilizadas em diversas áreas, como economia, meteorologia, epidemiologia e engenharia, para analisar tendências, padrões sazonais e prever futuros comportamentos.

Introdução

Séries temporais são sequências de dados coletados ou registrados em intervalos de tempo regulares. Elas são amplamente utilizadas em diversas áreas, como economia, meteorologia, epidemiologia e engenharia, para analisar tendências, padrões sazonais e prever futuros comportamentos.

Breve História

A análise de séries temporais tem suas raízes no século XIX, com contribuições significativas de matemáticos e estatísticos como Sir Francis Galton e Karl Pearson. No início do século XX, a metodologia foi aprimorada por figuras como Norbert Wiener e Andrey Kolmogorov, que desenvolveram teorias fundamentais sobre processos estocásticos e filtragem.

Modelos e Métodos

Existem vários modelos e métodos para análise de séries temporais, cada um adequado a diferentes tipos de dados e objetivos:

1. Modelos ARIMA: Desenvolvidos por George Box e Gwilym Jenkins, os modelos Auto-Regressivos Integrados de Médias Móveis (ARIMA) são amplamente utilizados para modelar e prever séries temporais.
   
    Eles combinam componentes auto-regressivos (AR), de médias móveis (MA) e de diferenciação (I) para lidar com dados não estacionários¹.
   
2. Modelos Sazonais (SARIMA): Para séries temporais com padrões sazonais, os modelos SARIMA incorporam componentes sazonais aos modelos ARIMA, permitindo capturar variações periódicas¹.
   
3. Modelos de Alisamento Exponencial: Estes modelos, incluindo o método de Holt-Winters, são usados para prever séries temporais com tendências e sazonalidades, aplicando pesos exponenciais decrescentes aos dados passados².
   
4. Redes Neurais e Aprendizado de Máquina: Com o avanço da tecnologia, técnicas de aprendizado de máquina, como redes neurais recorrentes (RNN) e Long Short-Term Memory (LSTM), têm sido aplicadas para análise de séries temporais, oferecendo maior precisão em previsões complexas³.

Aplicações

A análise de séries temporais é crucial em várias áreas:

• Economia: Para prever indicadores econômicos, como PIB, inflação e taxas de desemprego.
  
• Meteorologia: Para prever condições climáticas e fenômenos naturais.
  
• Epidemiologia: Para monitorar e prever surtos de doenças, como a gripe e a COVID-19⁴.
  
• Engenharia: Para manutenção preditiva e monitoramento de sistemas.

A análise de séries temporais é uma ferramenta poderosa para entender o passado e prever o futuro. Com o desenvolvimento contínuo de novos métodos e tecnologias, suas aplicações e precisão continuam a crescer, tornando-se indispensável em diversas disciplinas.

¹: SciELO – Análise de séries temporais 

²: ReP USP – Uso da análise de séries temporais 

³: Series Temporais – UC 

⁴: Uso da análise de séries temporais em estudos epidemiológicos