{"id":1373,"date":"2023-07-26T15:53:39","date_gmt":"2023-07-26T15:53:39","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/dados-de-tendencia\/"},"modified":"2023-07-26T15:53:39","modified_gmt":"2023-07-26T15:53:39","slug":"dados-de-tendencia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/dados-de-tendencia\/","title":{"rendered":"Como eliminar a tend\u00eancia dos dados: com exemplos"},"content":{"rendered":"

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\u201cRetirar a tend\u00eancia\u201d dos dados de s\u00e9ries temporais significa remover uma tend\u00eancia subjacente nos dados. A principal raz\u00e3o pela qual queremos fazer isso \u00e9 visualizar mais facilmente as tend\u00eancias subjacentes em dados sazonais ou c\u00edclicos.<\/span><\/p>\n

Por exemplo, considere os seguintes dados de s\u00e9rie temporal que representam as vendas totais de uma empresa durante 20 per\u00edodos consecutivos:<\/span> <\/p>\n

\"Expandir<\/p>\n

Obviamente, as vendas tendem a aumentar ao longo do tempo, mas tamb\u00e9m parece haver uma tend\u00eancia c\u00edclica ou sazonal nos dados, como evidenciado pelas pequenas \u201ccolinas\u201d que ocorrem ao longo do tempo.<\/span><\/p>\n

Para ter uma vis\u00e3o melhor desta tend\u00eancia c\u00edclica, podemos deflacionar os dados. Neste caso, isto envolveria a remo\u00e7\u00e3o da tend\u00eancia global ascendente ao longo do tempo, de modo que os dados resultantes representassem apenas a tend\u00eancia c\u00edclica.<\/span> <\/p>\n

\"Exemplo<\/p>\n

Existem dois m\u00e9todos comuns usados para deflacionar dados de s\u00e9ries temporais:<\/span><\/p>\n

1. Tend\u00eancia por diferencia\u00e7\u00e3o<\/strong><\/span><\/p>\n

2. Degrada\u00e7\u00e3o por ajuste de modelo<\/strong><\/span><\/p>\n

Este tutorial fornece uma breve explica\u00e7\u00e3o de cada m\u00e9todo.<\/span><\/p>\n

M\u00e9todo 1: Relaxamento por diferencia\u00e7\u00e3o<\/strong><\/span><\/h2>\n

Uma maneira de reduzir a tend\u00eancia dos dados de s\u00e9ries temporais \u00e9 simplesmente criar um novo conjunto de dados no qual cada observa\u00e7\u00e3o represente a diferen\u00e7a entre ela mesma e a observa\u00e7\u00e3o anterior.<\/span><\/p>\n

Por exemplo, a imagem a seguir mostra como usar a diferencia\u00e7\u00e3o para eliminar a tend\u00eancia de uma s\u00e9rie de dados.<\/span><\/p>\n

Para obter o primeiro valor dos dados da s\u00e9rie temporal sem tend\u00eancia, calculamos 13 \u2013 8 = 5. Ent\u00e3o, para obter o pr\u00f3ximo valor, calculamos 18-13 = 5 e assim por diante.<\/span> <\/p>\n

\"Expanda<\/p>\n

O gr\u00e1fico a seguir mostra os dados originais da s\u00e9rie temporal:<\/span> <\/p>\n

\"Expandir<\/p>\n

E este gr\u00e1fico mostra os dados sem tend\u00eancia:<\/span> <\/p>\n

\"Exemplo<\/p>\n

Observe como \u00e9 muito mais f\u00e1cil ver a tend\u00eancia sazonal nos dados da s\u00e9rie temporal neste gr\u00e1fico porque a tend\u00eancia geral ascendente foi removida.<\/span><\/p>\n

M\u00e9todo 2: Degrada\u00e7\u00e3o por ajuste de modelo<\/strong><\/span><\/h2>\n

Outra forma de reduzir a tend\u00eancia dos dados de s\u00e9ries temporais \u00e9 ajustar um modelo de regress\u00e3o aos dados e ent\u00e3o calcular a diferen\u00e7a entre os valores observados e os valores previstos do modelo.<\/span><\/p>\n

Por exemplo, suponha que temos o mesmo conjunto de dados:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Se ajustarmos um modelo de regress\u00e3o linear simples<\/a> aos dados, podemos obter um valor previsto para cada observa\u00e7\u00e3o<\/a> no conjunto de dados.<\/span><\/p>\n

Podemos ent\u00e3o encontrar a diferen\u00e7a entre o valor real e o valor previsto para cada observa\u00e7\u00e3o. Essas diferen\u00e7as representam dados sem tend\u00eancia.<\/span> <\/p>\n

\"Elimina\u00e7\u00e3o<\/p>\n

Se criarmos um gr\u00e1fico dos dados sem tend\u00eancia, podemos visualizar a tend\u00eancia sazonal ou c\u00edclica dos dados com muito mais facilidade:<\/span> <\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Observe que usamos regress\u00e3o linear neste exemplo, mas \u00e9 poss\u00edvel usar um m\u00e9todo mais complexo, como regress\u00e3o exponencial<\/a> , se houver mais tend\u00eancia exponencial de aumento ou queda nos dados.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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