Introdução à Análise de Séries

Análise estatística muitas vezes requer o exame de dados de séries temporais , ou observações coletadas durante um período prolongado de tempo. Esses dados apresentam desafios analíticos especiais, que tempo técnicas de análise de séries de endereços. Esta classe de análise tem muitas aplicações que vão desde controle de processos e gerenciamento de projetos para as projeções de vendas e previsão económica . Identificação

Análise de séries temporais refere-se a um conjunto de técnicas estatísticas para análise de dados de séries temporais . Uma série temporal é um conjunto de observações feitas em diferentes pontos no tempo . Os exemplos incluem os preços das ações diárias , números de vendas semanais, o Índice de Preços ao Consumidor mensal ou o produto interno bruto trimestral.

Benefícios

Análise de séries temporais ajuda a explicar as mudanças nas variáveis ​​mais tempo examinando o contexto dos dados de base . Por esta razão, pode ajudar a explicar os acontecimentos passados ​​, bem como as condições futuras previstas . Análise de séries temporais é especialmente popular para a análise económica e previsão

Tipos

Análise de séries temporais podem envolver técnicas de regressão múltipla ou de previsão para analisar as mudanças ao longo do tempo e fazer previsões . A regressão múltipla é uma técnica estatística que analisa a resposta de uma variável dependente de uma série de variáveis ​​independentes ou preditoras , . Uma regressão usando dados de séries temporais , por exemplo, poderia examinar os índices de aprovação presidencial em função de variáveis ​​econômicas, tais como o déficit anual Orçamento Federal , a taxa de desemprego mensal eo índice de preços ao consumidor mensal. Previsão técnicas estender regressão por meio de modelos estatísticos complexos para prever as condições futuras com base em eventos passados.

Análise de séries temporais também pode ser um projeto de pesquisa no qual o pesquisador usa métodos estatísticos para analisar se uma alteração nos dados de séries temporais é relacionada com uma variável de interesse . Isso às vezes é referido como um estudo de séries temporais interrompidas . Por exemplo, um pesquisador de mercado poderia usar este tipo de análise para examinar os números de vendas ao longo do tempo e se uma nova campanha de marketing, introduzida em um determinado ponto no tempo, ajudou a aumentar as vendas.

Função

análise de séries temporais tem uma vasta gama de utilizações. Os departamentos de marketing pode usar essas técnicas para ajudar as estratégias de vendas do plano. Profissionais da área financeira usar análise de séries temporais para prever as taxas de juros e outras condições de investimento. Os economistas usam técnicas de séries temporais para prever as futuras condições econômicas . Os cientistas políticos usam estas técnicas para analisar os dados das pesquisas , tais como índices de aprovação presidencial .

Considerações

Devido à sua complexidade , análise de séries temporais requer o uso de um computador com estatística software . Softwares estatísticos mais populares incluem SAS e SPSS. Além disso , existem programas especializados projetados para séries temporais , como RATS ( Regression Analysis of Time Series) .

programas de planilha, como o Excel não são projetados para procedimentos estatísticos complexos, como a análise de séries temporais .