O que é a decomposição de séries temporais em tendência e sazonalidade?

A decomposição de séries temporais é o processo de decompor uma série temporal em vários componentes, geralmente numa tendência, sazonalidade e resíduos (ruído).

• Tendência reflete a direção a longo prazo da mudança dos dados (por exemplo, aumento de vendas ao longo de vários anos).
• Sazonalidade são ciclos ou padrões recorrentes que ocorrem com uma periodicidade determinada (por exemplo, aumento de vendas no verão todos os anos).

A decomposição ajuda a entender melhor a estrutura dos dados e a melhorar as previsões. Por exemplo, pode-se identificar a tendência para ver a direção geral, e a sazonalidade para considerar as oscilações recorrentes.

Exemplo: se tiver dados de vendas mensais ao longo de vários anos, a decomposição permitirá identificar:

• Aumento ou diminuição das vendas (tendência)
• Oscilações anuais (sazonalidade)
• Oscilações aleatórias (resíduos)

Os métodos de decomposição incluem modelos aditivos ou multiplicativos clássicos, STL (Decomposição sazonal-tendência usando Loess) e outros.