A análise de série histórica é uma família de métodos para estudar uma reunião de observações feitas em seqüência em um período de tempo. A análise de série histórica refere-se aqui a técnicas analíticas em aplicações, tais como:
― encontrar formas de ”atraso”, observando estatisticamente como cada observação está relacionada
com a observação imediatamente anterior, e repetir isso para cada período de atraso sucessivo,
― encontrar formas cíclicas ou sazonais, para compreender como os fatores causais do passado podem
ter sua influência repetida no futuro,
― utilizar ferramentas estatísticas para prever futuras observações ou para compreender que fatores
causais contribuíram para a maioria das variações na série histórica.
Enquanto as técnicas empregadas na análise de série históricas podem incluir simples “gráficos de
tendência”, neste Relatório Técnico tais gráficos elementares são listados entre os métodos gráficos simples
citados em “estatística descritiva”.
4.13.2 Para que é utilizada
A análise de série histórica é usada para descrever padrões de dados oriundos de série histórica, para identificar exceções (ou seja, valores extremos cuja validade convém que sejam investigadas) ou para ajudar a compreender os padrões ou para fazer ajustes, e para detectar pontos de retornos em uma tendência. Uma outra utilidade é explicar padrões em uma série com aquelas de uma outra série histórica, com todos os objetivos inerentes à análise de regressão.
A análise de série histórica é usada para prever valores futuros de série histórica, geralmente com alguns limites inferiores e superiores conhecidos no intervalo de previsão. Ela tem amplo uso na área de controle e é geralmente aplicada a processos automatizados. Nesse caso, um modelo de probabilidade é adaptado ao histórico da série histórica, valores futuros são previstos e os parâmetros de processo específicos são ajustados para manter o processo em direção ao seu objetivo, com a menor variação possível.
4.13.3 Benefícios
Os métodos da análise de série histórica são utilizados em planejamento, engenharia de controle, identificação de mudanças no processo, geração de previsões e medição de efeitos de algumas intervenções ou ações externas.
A análise de série histórica também é útil para comparar o desempenho projetado de um processo, com valores previstos na série histórica, se uma mudança específica tiver de ser feita.
4.13.4 Limitações e cuidados
As limitações e cuidados citados para a análise de regressão também se aplicam à análise de série histórica. Quando modelando um processo para compreender causas e efeitos, é necessário um alto nível de habilidade para selecionar o modelo apropriado e para utilizar ferramentas de diagnose na melhora do modelo.
Uma única observação ou um grupo de observações se incluído ou omitido da análise, pode ter uma influência significativa sobre o modelo. Portanto, convém que as observações influentes sejam compreendidas e distinguidas das exceções entre os dados.
Técnicas diferentes de estimativa de série histórica podem ter graus variados de sucesso, dependendo dos padrões da série histórica e do número de períodos no qual as previsões são desejadas, de acordo com o número de períodos de tempo nos quais os dados da série histórica estão disponíveis. Convém que a escolha do modelo considere o objetivo da análise, a natureza dos dados, o custo relativo e as propriedades analíticas e preditivas dos v ários modelos.
4.13.5 Exemplos de utilização
A análise de série histórica é aplicada ao estudo de padrões de desempenho ao longo do tempo, por exemplo, medições de processo, reclamações de cliente, não-conformidades, produtividade e resultados de ensaios.
Aplicações de previsões incluem a previsão de parte sobressalente, absenteísmo, pedidos do cliente, necessidades materiais, consumo de energia elétrica.
A análise de série histórica causal é usada para desenvolver modelos preditivos de demanda. Por exemplo, no contexto da confiabilidade, ela é usada para prever o número de eventos em um dado período de tempo e a distribuição de intervalos de tempo entre eventos e falta de equipamentos.
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