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6.
Controle e Monitoramento de Produto ou Processo
6.4. Introdução à Analise de Séries Temporais 6.4.4. Modelos Univariados de Séries Temporais
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| Suposições para um Processo Univariado Estável |
O diagnóstico de modelo para os modelos de Box-Jenkins é semelhante à validação do modelo para ajustamento dos mínimos quadrados não lineares.
Isto é, o termo erro At é assumido seguir a suposição para um processo univariado estacionário. Os resíduos deverão ser ruídos brancos (ou independentes quando suas distribuições forem normais) traçado de uma distribuição fixa com uma média e variância constante. Se o modelo de Box-Jenkins é um bom modelo para os dados, os resíduos deverão satisfazer estas suposições. Se estas suposições não forem satisfeitas, precisamos ajustar um modelo mais apropriado. Isto é, voltarmos ao passo de identificação do modelo e tentar desenvolver um modelo melhor. Felizmente, a análise dos resíduos pode fornecer alguns sinais de quão mais apropriado é o modelo. |
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| 4-Plot dos Resíduos |
Como discutido no capítulo EDA, um modo de estimar se os resíduos do modelo de Box-Jenkins segue as suposições é gerar um 4-plot dos resíduos e um
gráfico de autocorrelação dos resíduos. Pode-se também observar o valor da estatística Box-Ljung
(1978) .
Um exemplo de análise dos resíduos do modelo de Box-Jenkins é dado no estudo de caso dos dados Negiz. |
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