Séries Temporais
- Detalhes
- Categoria: Disciplina
- Morettin, P. & Toloi, C. (2006). Análise de séries temporais. (2ª ed.). São Paulo: Edgard Blucher. Murteira, J.B., Muller, D.A. & Turkman, K.F. (1993). Análise de sucessões cronológicas. Lisboa: McGraw-Hill.
- Ciência de Dados (L) (ISMAT)
- 6321
- 23093
- Séries Temporais
- ISMAT6321-23093
- 3
- 6
- 0
- 12
- Não
- Português
- A metodologia de ensino inclui o método expositivo (ME1) para apresentar os conteúdos necessários, o demonstrativo (ME2) para ilustrar a sua aplicação a exemplos práticos e o ativo (ME3) para resolução de exercícios em R e busca de soluções para desafios propostos (challenge based learning). São utilizados conjuntos de dados reais e software de análise estatística para desenvolver modelos de previsão e interpretar o comportamento temporal dos dados.
- Obrigatório
- No final da UC os alunos deverão ter os conhecimentos teóricos e computacionais necessários para a modelação de séries temporais, com recurso ao R: A Language and Environment for Statistical Computing.
- CP1: Introdução às Séries Temporais; CP2: Notação e nomenclatura; CP3: Modelos para séries temporais; CP4: Tendência e sazonalidade; CP5: Modelos ARIMA; CP6: Identificação, estimação, diagnóstico e previsão com modelos ARIMA; CP7: Modelos SARIMA; CP8: Uso de pacotes computacionais: ambiente e linguagem R.
A avaliação de conhecimentos é feita por avaliação contínua ou por prova escrita de exame final. A avaliação contínua inclui:
- 1 teste de avaliação individual (40%);
- 1 seminário em grupo de 3 a 4 alunos (20%);
- 1 trabalho em grupo de 3 a 4 alunos (40%).
- Semestral
- A unidade curricular de Séries Temporais integra a área científica da Estatística e aborda métodos de análise e modelação de dados observados ao longo do tempo. Desenvolve competências na identificação de padrões temporais, construção de modelos de previsão e interpretação dos resultados, fundamentais para a tomada de decisão baseada em dados.
