Modelo autorregressivo: recursos, processo e conclusão

A previsão futura geralmente requer uma base técnica. No mundo prático, os analistas preveem valores futuros com base nos valores passados ​​de uma mercadoria ou tendência no mercado. Em um modelo estatístico, é denominado autorregressivo se for capaz de prever valores futuros, dada uma série de dados factuais de valores passados.

Por exemplo, um modelo autorregressivo pode ser contratado para derivar o preço de uma ação no futuro, com base em seu desempenho passado. Os analistas usam apenas dados passados ​​como entrada para modelar o comportamento.

Portanto, o prefixo “auto” (o significado grego, “eu”) é usado no nome autorregressivo. Os modelos AR também são chamados de modelos condicionais, modelos de transição ou modelos de Markov.

Sobre o modelo autorregressivo (AR)

Em estatística, econometria ou mesmo processamento de imagens, o modelo autorregressivo (AR) é considerado um tipo de processo aleatório. Ou seja, é usado para ilustrar estatísticas de uma série de eventos definidos que variam no tempo na natureza, economia, etc.

Praticamente, em séries temporais, observam-se semelhanças entre valores passados ​​e presentes. Isso implica no escopo da autocorrelação dentro de tais dados. Por exemplo, conhecendo o preço das ações hoje, muitas vezes podemos fazer uma previsão aproximada sobre sua avaliação amanhã. Isso indica a correlação, o aspecto em que se baseia o modelo autorregressivo.

O modelo Autoregressivo (AR) é um dos modelos de previsão construídos sobre métodos de regressão. Os modelos de regressão múltipla irão prever uma variável usando uma combinação linear de preditores; enquanto o modelo autorregressivo usa uma combinação de valores passados ​​que a variável possui. Ao contrário dos modelos Autoregressive Distributed Lag (ADL), os modelos AR são baseados em correlações seriais entre as entidades em uma série temporal.

Portanto, a Autoregressão (AR) é um modelo de série temporal. O modelo autorregressivo destina-se a prever valores futuros com base nos valores dos eventos passados. Ele usa dados de entrada de observações de etapas anteriores e, usando a equação de regressão, prevê o valor na próxima etapa de tempo. Este modelo pode resultar em previsões precisas em uma série de problemas de séries temporais.

É comum fazer uso do algoritmo baseado nas correlações (correlação serial) derivadas dos valores em uma determinada série temporal e os valores que os conduzem e os sucedem. A hipótese de que os valores passados ​​afetam os valores atuais torna a técnica estatística útil para analisar a natureza, como clima, finanças, por exemplo, economia e outros processos sujeitos a variações ao longo do tempo.

Leia: Modelo de Regressão Linear

Características Salientes

• Modelos autorregressivos ajudam a prever valores futuros com base em valores passados.
• Modelos autorregressivos são usados ​​em análises técnicas para prever tendências futuras.
• Os modelos autorregressivos baseiam-se na teoria de que o futuro será semelhante ao passado.
• Os dados de séries temporais são dados coletados na mesma unidade observacional em vários períodos.

A previsão está sujeita a condições voláteis, como o rápido surto tecnológico ou, no caso de domínio financeiro, as condições de mercado influenciadas por crises financeiras, etc.

O Processo de RA

O processo é uma regressão linear. É a regressão dos dados dentro da série atual de linhas de tempo versus valores anteriores ou múltiplos na mesma série.

Na análise de regressão, geralmente na regressão linear “regular”, o valor da variável resultado (Y) em algum ponto “t” no tempo, permanece diretamente relacionado à variável preditora (X).

Aqui, a regressão linear simples e os modelos AR diferem na forma como Y permanece dependente de X e também dos valores anteriores para Y. A análise de correlação é uma técnica utilizada para quantificar as associações entre duas variáveis ​​contínuas.

O processo AR é um dos processos estocásticos. De acordo com a teoria da probabilidade, tem graus de incerteza ou, até certo ponto, aleatoriedade induzida. A aleatoriedade implica que você pode prever tendências futuras facilmente, bem dentro do conjunto histórico de dados. Mas você nunca é um centavo por cento preciso.

O processo geralmente leva aproximação e “próximo o suficiente” para ser confiável na maioria dos eventos.

RA Takeaway

Os analistas do setor geralmente aguardam com expectativa as técnicas estatísticas de previsão e previsão. O aprendizado relacionado ao modelo Autoregressivo (AR) sempre ajuda os analistas profissionais a realizar projetos de Ciência de Dados e Análise de Dados com confiança. Os cursos de capacitação no assunto, por parte de provedores como o upGrad, ajudam a trilhar o caminho. A marca upGrad é uma plataforma de ensino superior online que oferece uma vasta gama de programas relevantes para o setor, prontos para liderar seu sucesso profissional.

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