O que é arima?

ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) é um modelo estatístico utilizado para fazer previsões de séries temporais. Ele combina componentes de modelos autoregressivos (AR) e modelos de médias móveis (MA), além de incluir um termo de diferenciação para lidar com a estacionariedade da série temporal.

Em um modelo ARIMA, a componente autoregressiva utiliza as observações passadas da série temporal para prever futuros valores, enquanto a componente de médias móveis considera os erros de previsão passados para corrigir as estimativas futuras.

A ordem de um modelo ARIMA é representada pelos parâmetros p, d e q, que indicam o número de termos autorregressivos, o número de diferenciações e o número de termos de médias móveis, respectivamente. Esses parâmetros são selecionados com base na autocorrelação e autocorrelação parcial da série temporal.

Os modelos ARIMA são amplamente utilizados em previsões de séries temporais em diversas áreas, tais como finanças, economia, meteorologia e análise de demanda. Eles podem ser implementados em softwares estatísticos como o R e o Python, geralmente com o auxílio de bibliotecas específicas para séries temporais.