Neste capítulo, você será apresentado às ideias de correlação e autocorrelação para séries temporais. A correlação descreve a relação entre duas séries temporais e a autocorrelação descreve a relação de uma série temporal com seus valores passados.
Neste capítulo, você aprenderá sobre alguns modelos simples de séries temporais. Isso inclui ruído branco e um passeio aleatório.
Neste capítulo, você aprenderá sobre modelos autorregressivos, ou AR, para séries temporais. Esses modelos usam valores anteriores da série para prever o valor atual.
Neste capítulo, você aprenderá sobre outro tipo de modelo, a média móvel, ou MA, modelo. Você também verá como combinar os modelos AR e MA em um poderoso modelo ARMA.
Este capítulo mostrará a você como modelar duas séries conjuntamente usando modelos de cointegração. Em seguida, você encerrará com um estudo de caso em que analisará uma série temporal de dados de temperatura da cidade de Nova York.