Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Critérios de Informação (AIC/BIC)
Métricas estatísticas (Critério de Informação de Akaike e Critério de Informação Bayesiano) utilizadas para comparar e selecionar os melhores modelos ARIMA, penalizando a complexidade do modelo para evitar o sobreajuste.
Backshift (Operador de Atraso)
Operador matemático denotado por B que desloca uma série temporal uma unidade de tempo para trás (B^k * Y_t = Y_{t-k}), fundamental para a notação compacta dos modelos ARIMA e SARIMA.
Previsão (Forecasting)
Aplicação de um modelo ARIMA/SARIMA ajustado para gerar valores futuros da série temporal, acompanhada de intervalos de previsão que quantificam a incerteza associada.
Diagnóstico de Resíduos
Análise dos erros de previsão (resíduos) de um modelo ARIMA para verificar a hipótese de ruído branco, utilizando testes como Ljung-Box e gráficos ACF/PACF dos resíduos.
Modelo ARMAX
Extensão do modelo ARIMA que incorpora variáveis exógenas (eXogenous) além dos componentes autorregressivos e de média móvel, denotada ARMAX, para melhorar a precisão das previsões.
Decomposição Box-Jenkins
Metodologia sistemática para a modelagem ARIMA, incluindo identificação (via ACF/PACF), estimação, validação (diagnóstico de resíduos) e previsão, popularizada por Box e Jenkins.
SARIMAX
Modelo SARIMA estendido com variáveis exógenas (eXogenous), combinando os componentes sazonais e não sazonais com preditores externos para uma modelagem mais completa das séries temporais.
Teste de Ljung-Box
Teste estatístico utilizado no diagnóstico de modelos ARIMA para verificar se os resíduos apresentam autocorrelação significativa, uma hipótese nula de não-autocorrelação indicando um modelo adequado.