Um estudo de modelos de previsão lineares em séries temporais

Abstract

Modelos de previsão lineares são usados um uma variedade de cenários diferentes, alguns desses modelos dependem apenas de poucas variáveis para gerar previsões relevantes. No contexto da comunicação sem fios existe uma necessidade crescente na otimização da caracterização do usuário primário. Nesse ambiente onde a economia na transmissão de informações é importante, foi considerado o uso de modelos lineares para realizar essa caracterização. Nesse documento um estudo dos modelos AR, MA, ARMA e ARIMA é feito, de modo a explorar seus limites em três series de tempo bastante distintas, com o objetivo de compreender em quais cenários os modelos lineares poderiam ser melhor aplicados. Esse estudo é feito de modo a comparar os resultados de previsões que utilizam desses quatro métodos, evidenciando a eficácia de cada um deles.