Como fazer previsões com um conjunto de dados pequeno?
Previsão com pequenos conjuntos de dados pode ser desafiador, como muitos métodos tradicionais exigem maiores quantidades de dados para previsões precisas. Aqui estão algumas abordagens que podem ajudá-lo. Média móvel simples: Isso envolve a medição de um certo número de pontos de dados passados, e usá-lo como a previsão para o próximo período. Este método pode ser eficaz para séries temporais estáveis sem tendência ou sazonalidade. Suavização exponencial: Este método atribui pesos exponencialmente decrescentes a observações passadas, com observações mais recentes sendo dada mais peso. Este método pode ser eficaz para séries temporais com tendência e / ou sazonalidade. ARIMA: O modelo de média móvel integrada autoregressiva (ARIMA) é uma escolha popular para previsão de séries temporais. Pode ser eficaz para pequenos conjuntos de dados se os dados subjacentes seguir um padrão que pode ser modelado usando um modelo ARIMA.