<jupyter_start><jupyter_text>Resumo Series temporais - Formação Cientista de dados  Será usado o dataset airpassengers do R  Tendência e Sazonalidade<jupyter_code>AirPassengers
start(AirPassengers) #inicio do dataset
end(AirPassengers) #fim do dataset
plot(AirPassengers)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Conclusão do plot :O transporte teve evolução ao longo do tempo<jupyter_code>plot(aggregate(AirPassengers))<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Nota-se a suavização através do valor total do ano.<jupyter_code>monthplot(AirPassengers) #valor agregado por mês<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Nota-se o pico próximo ao período de férias<jupyter_code>subst = window (AirPassengers, start = c(1960,1), end=c(1960,12)) #extração de uma janela da série temporal
plot(subst)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Nota-se a série com mais detalhamento. Conclusão: Embora haja efeitos sazonais há uma tendência de crescimento ao longo das datas.  Decomposição<jupyter_code>dec = decompose(AirPassengers) # decomposição das séries temporais
dec
dec$seasonal #sazonalidade
dec$trend #tendencia
dec$random # aleatoridade
plot(dec$seasonal) # Nota-se o efeito da sazonalidade estável
plot(dec$trend) # nota-se o efeito de crescimento
plot(dec$random) #Nota se o efeito da aleatoridade do modelo
plot(dec)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Todos os dados plotados juntos  PrevisãoHá várias maneiras de realizar a previsão do modelo, será demonstrado algumas abaixo:<jupyter_code>mean(AirPassengers) # Pela média pode-se ter uma noção sobre a previsão mas possui muitos erros.
#pelo ultimo ano, pode-se atenuar o erro.
mean(window(AirPassengers, start=c(1960, 1), end= c(1960,12)))
# Mesmo assim a série é temporal e possui sazonalidade e tendencia....
#Pela média móvel, o valor da média se ajusta com o passar do tempo
#Para isso é necessário instalar o pacote forecast
install.packages("forecast")
library(forecast)
mediamovel = ma(AirPassengers, order=12)
mediamovel
mediamovel = ma(AirPassengers, order=2) #calcula a order em 2
mediamovel
mediamovel = ma(AirPassengers, order=12)
previsao = forecast(mediamovel, h=12)
previsao
plot(previsao)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Nota-se o efeito da média movel de acordo com a previsão do modelo<jupyter_code>arima = auto.arima(AirPassengers)
arima
previsao = forecast(arima, h=12)
previsao
plot(previsao)<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.08199423156159868, 'fraction_numerical': 0.013185002060156572, 'mean_word_length': 7.671428571428572, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 29, '<?xml version=': 0, '>': 29, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '7', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '449549', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 932, 'n_tokens_neox': 892, 'n_words': 240, 'path': 'Notebooks/Series_temporais.ipynb', 'repo_name': 'Miyake-Diogo/DataScience_Formation-Udemy', 'size': '2427'}