Considerações de dados para Método de Winter

Para garantir que seus resultados sejam válidos, considere as seguintes diretrizes ao coletar dados, realizar a análise, e interpretar os resultados.
Registros de dados em ordem cronológica
Dados de séries temporais são coletados em intervalos regulares e são registrados na ordem temporal. Você deve registrar os dados na worksheet na mesma ordem que eles forem coletados. Se os dados não estiverem em ordem cronológica, não será possível avaliar os padrões relacionados ao tempo nos dados. No entanto, ainda será possível usar Gráfico de dispersão para investigar a relação entre um par de variáveis contínuas.
Colete dados suficientes para avaliar as tendências ou padrões
Colete dados suficientes para que seja possível avaliar completamente as tendências ou padrões nos dados. Por exemplo, você precisa de dados suficientes para garantir que qualquer padrão observado seja um padrão de longo prazo e não apenas uma anomalia de curto prazo.
Colete dados em intervalos de tempo apropriados

Escolha o intervalo de tempo com base nos padrões que você deseja detectar. Por exemplo, para procurar padrões de mês para mês em um processo, colete os dados ao mesmo tempo cada mês. Se você coletar dados todas as semanas, o padrão mensal pode ser perdido no ruído dos dados semanais. Se você coletar dados todos os trimestres, o padrão mensal pode ser perdido quando ele for em média, a cada trimestre.

Se você estiver olhando apenas para tendências gerais ou mudanças nos dados ao longo do tempo, e não para os padrões associados a um intervalo de tempo específico, a duração do intervalo é menos importante.

Seus dados devem ter um componente sazonal
Se os seus dados não tiverem uma tendência nem um componente sazonal, use Média móvel ou Suavização de exponencial simples. Se os seus dados tiverem uma tendência mas não tiverem um componente sazonal, use Análise de tendências ou Suavização de exponencial dupla.
Seus dados devem ter pelo menos 4 ou 5 ciclos sazonais completos.
Se você não tiver ciclos completos suficientes, você não tem muitos dados suficientes para calcular as estimativas razoáveis dos índices de sazonalidade.
Ao usar esse site, você concorda com a utilização de cookies para análises e conteúdo personalizado.  Leia nossa política