Horário: segundas às 10h e sextas às 8h.
Local: CCMN F2-11/13.
Monitoria: Renan (monitor); entrar em contato
Conceitos básicos: problemas e objetivos; processos estocásticos e estacionariedade; autocorrelação; diferenciação e suavização; inferência.
Modelos no domínio tradicional: causalidade e estacionariedade em modelos autorregressivos (AR); autocorrelação em modelos AR; inferência e previsão.
Modelos ARMA (Autoregressive Moving Average): estrutura dos modelos ARMA; autocorrelação em modelos ARMA; representação em espaço de estados; inferência e previsão.
Modelos lineares dinâmicos (MLD): modelos lineares gerais; funções de previsão; inferência em modelos dinâmicos (filtragem, previsão, suavização e fatores de desconto).
Brockwell, P. J. e Davis, R. A. (2009). Time Series: Theory and Methods, Springer.
Chatfield, C. (2000). Time-Series Forecasting, Chapman & Hall/CRC.
Cryer, J. D. e Chan, K. S. (2010). Time Series Analisys, 2ª edição, Springer.
Morettin, P. A. e Toloi, C. M. C. (2006). Análise de Séries Temporais, 2ª edição, Blucher.
Prado, R. e West, M. (2010). Time Series: Modeling, Computation and Inference, Chapman & Hall/CRC.
West, M. e Harrison, J. (1997). Bayesian Forecasting and Dynamic Models, 2ª edição, Springer Verlag.
A média final, MF, será calculada como MF = 0, 3ML + 0, 7MP, em que ML é a média de n listas de exercícios e MP é a média de duas provas, P1 e P2.
Se a média final for maior ou igual a 7,0, o aluno está aprovado; se a média final for menor que 3,0, o aluno está reprovado; se a média final for maior ou igual a 3,0 e menor que 7,0, o aluno poderá fazer prova final, PF.
P1: 12/05 (segunda).
P2: 07/07 (segunda) 11/07 (sexta)
Prova Final: 14/07 (segunda).
2ª Chamada: 18/07 (sexta).
[13/06] Laboratório 7: Enunciado; Código; Análise AirPassengers
[Prazo: 30/06] Quarta Lista de Exercícios (entrega não obrigatória)
[Prazo: 07/07] Terceira Lista de Exercícios (prática; cada questão terá uma nota)
[Prazo: 26/05] Segunda Lista de Exercícios
[Prazo: 05/05] Primeira Lista de Exercícios
[04/04] Laboratório 2: Enunciado; investimento, vendas, temperatura, temperatura2; Código
[28/03] Laboratório 1: Enunciado; Pacote timeSeriesDataSets; Código