Sazonalidade, tendência e ruído em séries temporais

Visualizing Time Series Data in Python

Thomas Vincent

Head of Data Science, Getty Images

Propriedades de séries temporais

As propriedades das séries temporais

Sazonalidade: os dados mostram um padrão periódico claro?
Tendência: os dados seguem uma inclinação consistente para cima ou para baixo?
Ruído: há outliers ou valores ausentes que destoam do restante dos dados?

Decomposição de séries temporais

import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import rcParams

rcParams['figure.figsize'] = 11, 9
decomposition = sm.tsa.seasonal_decompose(
                co2_levels['co2'])
fig = decomposition.plot()

plt.show()

Gráfico da decomposição da série de CO2

Decomposição de série temporal

Extraindo componentes da decomposição

print(dir(decomposition))

['__class__', '__delattr__', '__dict__',
 ... 'plot', 'resid', 'seasonal', 'trend']

print(decomposition.seasonal)

datestamp
1958-03-29    1.028042
1958-04-05    1.235242
1958-04-12    1.412344
1958-04-19    1.701186

Componente de sazonalidade na série temporal

decomp_seasonal = decomposition.seasonal

ax = decomp_seasonal.plot(figsize=(14, 2))
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Sazonalidade da série temporal')
ax.set_title('Valores sazonais da série temporal')

plt.show()

Componente de sazonalidade na série temporal

Sazonalidade em séries temporais

Componente de tendência na série temporal

decomp_trend = decomposition.trend

ax = decomp_trend.plot(figsize=(14, 2))
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Tendência da série temporal')
ax.set_title('Valores de tendência da série temporal')

plt.show()

Componente de tendência na série temporal

Tendência em séries temporais

Componente de ruído na série temporal

decomp_resid = decomp.resid

ax = decomp_resid.plot(figsize=(14, 2))
ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Resíduo da série temporal')
ax.set_title('Valores residuais da série temporal')

plt.show()

Componente de ruído na série temporal

Ruído em séries temporais

Vamos praticar!

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