Séries temporais são conjuntos de observações ou dados coletados e ordenados ao longo do tempo. Elas são usadas para analisar como uma variável muda ao longo de um período específico. Aqui estão alguns pontos-chave sobre séries temporais:

Definição

Uma série temporal é uma sequência de dados pontos, geralmente coletados em intervalos de tempo regulares, como dias, meses ou anos. Esses dados podem ser igualmente espaçados (como medições diárias de temperatura) ou desigualmente espaçados (como observações astronômicas de eventos raros) ¹.

Características

• Dependência Temporal: Os valores em uma série temporal são dependentes dos valores anteriores. Isso significa que há uma correlação entre os dados ao longo do tempo.
  
• Tendências: As séries temporais podem mostrar tendências de longo prazo, como um aumento ou diminuição gradual nos dados.
  
• Sazonalidade: Muitas séries temporais exibem padrões sazonais, que são variações que ocorrem em intervalos regulares, como as estações do ano.
  
• Ciclos: Além da sazonalidade, podem existir ciclos que não são necessariamente regulares, mas que repetem ao longo do tempo.

Exemplos em Astronomia

Em astronomia, séries temporais são usadas para estudar fenômenos como:

• Curvas de Luz: Variações no brilho de estrelas ao longo do tempo, como observado em estrelas variáveis ou durante trânsitos de exoplanetas.
  
• Movimentos Planetários: Observações das posições de planetas e outros corpos celestes ao longo do tempo.
  
• Eventos Transientes: Fenômenos como supernovas ou explosões de raios gama, que ocorrem em momentos específicos e são monitorados ao longo do tempo ²³.

Análise de Séries Temporais

A análise de séries temporais envolve várias técnicas matemáticas e estatísticas para identificar padrões, prever futuros valores e entender a estrutura dos dados. Métodos comuns incluem:

• Modelos ARIMA: Modelos Auto-Regressivos Integrados de Médias Móveis, usados para prever valores futuros com base em dados passados.
  
• Análise de Fourier: Utilizada para identificar componentes periódicas em uma série temporal.
  
• Filtragem e Suavização: Técnicas para remover ruído e destacar tendências e padrões subjacentes ¹.

Se precisar de mais detalhes ou tiver outra pergunta, estou aqui para ajudar!

²: AGA 0505 – Análise de Dados em Astronomia

 ³: História da Astronomia – Instituto de Física da UFRGS 

¹: Capítulo 5: Introdução às Séries Temporais e aos Modelos ARIMA