Diferenças necessárias

O que o bloco faz

Responde, antes de montar o series/diff ou de fixar o d e o D de um ARIMA à mão, quantas diferenças a série pede.

• simples: aplica o teste escolhido em sequência — a série, a diferença, a diferença da diferença — até a série passar (forecast::ndiffs).
• sazonal: pelo teste de força sazonal (forecast::nsdiffs). Só existe para série com ciclo e dois ciclos de dado; na anual sai em branco, com o motivo na nota — e não zero, que afirmaria “testei e não precisa”.

A ordem prática: faça as sazonais primeiro, e rode este nó de novo depois delas para as simples.

Faltantes

Este bloco não aceita faltantes: série com buraco põe o nó em vermelho. Ligue um series/interpolate antes, ou recorte a parte cheia com series/window.

Antes de continuar

Termos que esta página usa, em poucas palavras. As definições completas estão no glossário.

Estacionariedade

Uma série é estacionária quando média, variância e autocorrelação não mudam ao longo do tempo. Muitos modelos (como o ARIMA) a supõem; séries com tendência costumam ser diferenciadas até ficarem estacionárias.

Sazonalidade

Um padrão que se repete em intervalos fixos do calendário, como mais chuva em janeiro ou mais vendas em dezembro. O período sazonal é o comprimento do ciclo: 12 para dados mensais com ciclo anual.

Quando usar

Estime quantas diferenças simples e sazonais são necessárias para obter uma série estacionária antes do ajuste. Use a indicação como apoio e confira-a com gráficos e testes.

Configuração

• Teste — o teste de raiz unitária das diferenças simples: kpss (padrão), adf ou pp.

Exemplo

library(trama)

reg <- tr_registry()
tr_use("trama.series", registry = reg)

tr_flow(reg) |>
  tr_add("pax", "series/example") |>
  tr_add("quantas", "series/ndiffs", from = "pax")

Como interpretar

Uma tabela (data/table) com as linhas simples e sazonal.