Insira seus dados para ARIMA

Estat > Séries temporais > ARIMA

Insira seus dados

Complete as seguintes etapas para especificar a coluna de dados que você deseja analisar.

  1. Em Séries, insira uma coluna de dados numéricos que foram coletados a intervalos regulares e registrados em ordem temporal.
  2. (Opcional) Selecione Ajustar modelo sazonal. Em Período, insira o comprimento do padrão sazonal. Por exemplo, se você coletar dados mensais, e os dados têm um padrão anual, insira 12.

    Se você não souber o comprimento sazonal, use Estat > Séries temporais > Gráfico de séries temporais ou Estat > Séries temporais > Autocorrelação para ajudá-lo a identificar o comprimento.

  3. Insira os termos para o modelo. Você deve inserir pelo menos um termo. Os termos sazonais ficam ativos apenas se você selecionar Ajustar modelo sazonal. Para cada termo, o valor máximo que pode ser inserido é 5.
    Não-sazonalAutorregressivo
    Digite um termo AR não sazonal (p). Este termo é o número de valores anteriores (lags) que afetam o valor atual. Se você não souber o número, tente o seguinte:
    • Se não houver lags significativamente correlacionados, insira 0.
    • Se houver lags significativamente correlacionados, insira 1 ou 2.

    Use autocorrelação para determinar se os lags estão significativamente correlacionados.

    SazonalAutorregressivo
    Insira um termo AR sazonal (P). Este termo é o número de lags a partir da temporada anterior que estão significativamente correlacionados com a temporada atual. 1 é suficiente para a maioria dos padrões sazonais. Useautocorrelação para determinar se os lags a partir da temporada anterior estão correlacionados de forma significativa.
    Não-sazonalDiferença
    Insira um termo de diferença (d). Esse valor indica o número de vezes que você subtrai o valor de dados anterior do valor de dados atual. Se você não souber o número, tente o seguinte:
    • Se os dados não tiverem uma tendência e a média for relativamente constante, insira 0.
    • Se a tendência for linear ou se a média não for constante, insira 1.
    • Se houver uma tendência que não seja linear e constante, insira 2.

    Para identificar a tendência, use Estat > Séries temporais > Gráfico de séries temporais.

    SazonalDiferença
    Digite um termo de diferença sazonal (D) se os dados exibirem um padrão sazonal. 1 é suficiente para a maioria dos padrões sazonais.
    Não-sazonalMédia móvel
    Digite o termo MA não sazonal (q). Este termo é o número de termos de erro anteriores (lags dos erros de previsão) que afetam o valor atual. Para determinar o termo MA não sazonal, observe a função de autocorrelação parcial. Para obter mais informações, acesse função de autocorrelação parcial.
    SazonalMédia móvel
    Insira um termo MA sazonal (Q) se os dados exibirem um padrão sazonal. 1 é suficiente para a maioria dos padrões sazonais.
    Para obter mais informações sobre como ajustar um modelo ARIMA, acesse Ajustar um modelo ARIMA.

Nesta worksheet, Vendas contém o número de computadores vendidos a cada mês.

C1
Vendas
195000
213330
208005
249000
237040

Incluir termo constante no modelo

Selecione esta opção para incluir um termo constante se qualquer uma das opções a seguir for verdadeira:
  • O número de diferenças for 0.
  • O número de diferenças for 1 e os dados tiverem uma tendência.

Para outros casos, você normalmente não inclui o termo constante.

Valores de partida para coeficientes

Não selecione esta opção para fazer com que o Minitab use os valores padrão. Normalmente, você deve tentar primeiro os valores padrão. Se os valores padrão não produzirem uma solução, insira a coluna que contém os valores de partida alternativos em Valores iniciais para coeficientes. Os valores de partida alternativos podem ser os seguinte:
  • Valores que você armazenou em uma análise ARIMA anterior.
  • Valores para cada parâmetro inseridos na ordem em que aparecem na saída: RS (parâmetros autoregressivos), ARs sazonais, MAs (parâmetros médios móveis), MAs sazonais e constantes.