Melhores resultados da ARIMA

Use os resultados para o melhor modelo ARIMA para avaliar a adequação do modelo e examinar as previsões. Use o Desvio Quadrado Médio (MSD) na tabela Resumo do Modelo para comparar o ajuste do melhor modelo ARIMA com outros modelos ARIMA com a mesma ordem de diferenciação. Para um modelo ARIMA sem diferenciamento, use o MSD para comparar o ajuste do modelo ARIMA com outros modelos da série temporal, tais como Análise de tendência. Para obter detalhes sobre os resultados do melhor modelo ARIMA, selecione um link para a explicação das estatísticas para ARIMA.

DMQ

O desvio médio quadrático (DMQ) mede a precisão dos valores de séries temporais ajustadas. Os outliers têm um efeito maior sobre o DMQ do que sobre o DAM.

Interpretação

Use para comparar os ajustes de diferentes modelos de séries temporais. Valores menores indicam um ajuste melhor.

As medidas de precisão são baseadas em resíduos de um período à frente. Em cada ponto no tempo, o modelo é usado para predizer o valor de Y para o próximo período no tempo. A diferença entre os valores preditos (ajustes) e o Y real são os resíduos de um período à frente. Por isso, as medidas de precisão fornecem uma indicação da precisão que pode ser esperada quando se prevê um período a partir do final dos dados. Portanto, eles não indicam a precisão da previsão de mais do que um período. Se você estiver usando o modelo de previsão, não deve basear sua decisão apenas nas medidas de precisão. Também deve examinar o ajuste do modelo para garantir que as previsões e o modelo seguem os dados de perto, especialmente no final da série.

ARIMA

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