Curso Teórico e Prático: Séries Temporais

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CURSO TEÓRICO-PRÁTICO: SÉRIES TEMPORAIS

O INFOBIBOS - Informações Tecnológicas para o Agronegócio apresenta o Curso Séries Temporais, que será realizado nos dias 28 e 29 de maio de 2012 na Sala de Eventos do Hotel Diplamata - Campinas - SP.

Sobre o curso

O tema versará sobre Séries Temporais para estudos de periodicidade temporal de variáveis amostradas em espaços regulares de tempo (ex. minutos, horas, dias, meses) ou de variáveis amostradas em espaços regulares ao longo de transeto. As variáveis para as quais estes conceitos poderão ser aplicados podem ser de clima, meio ambiente, ciências sociais, população de insetos e pragas, dados de solos ao longo de transetos e qualquer outro parâmetro que possa ser expresso em números e referidos por ocorrências no tempo

Público Alvo

O curso tem como finalidade treinar estudantes e profissionais de pesquisa, ensino e de empresas cujo ramo de atividade necessita do uso aplicado da periodicidade temporal, como usinas de açúcar, florestais, consultoria ambiental, cooperativas e muitas outras. É ideal para profissionais que tenham conhecimento básico do assunto e desejam assumir novos desafios, gerando novas idéias para agregar valor a empresa em que trabalha e ao seu currículo.

Série temporal é uma coleção de observações feitas sequencialmente ao longo do tempo. Em modelos de regressão linear com dados cross-section a ordem das observações é irrelevante para a análise, em séries temporais a ordem dos dados é fundamental. Uma característica muito importante deste tipo de dados é que as observações vizinhas (em unidades de tempo)são dependentes e o interesse é analisar e modelar esta dependência.

As séries temporais existem nas mais variadas áreas de aplicação, como: finanças, marketing, ciências econômicas, seguros, demografia, ciências sociais, meteorologia, energia, epidemiologia, etc..

Existem duas formas de estudar séries temporais. Uma análise da série temporal é um método para tentar entender a série temporal, de forma a entender a estrutura que gerou a série. Uma previsão a partir da série temporal procura construir um modelo matemático a partir do qual seja possível prever valores futuros da série. Os modelos para estudar as séries temporais são muito conhecidos por seus acrônimos em inglês, montados a partir de AR (modelos auto-regressivos), 'I' (modelos integrados) e MA (modelos de média móvel). Por exemplo, o modelo ARIMA é um modelo auto-regressivo, integrado e de média móvel.