Os modelos auto-regressivos, também conhecidos como modelos AR, são um tipo de modelo estatístico usado na análise de séries temporais que pega uma série de valores predeterminados e prevê valores futuros com base em valores passados. Os modelos AR são comumente usados para aplicações como processamento de sinais, modelagem financeira e engenharia estrutural.

Nos modelos AR, a variável dependente é expressa como uma combinação linear dos seus valores passados mais uma componente de ruído. Devido à sua simplicidade, os modelos AR são amplamente aplicados em muitas situações práticas.

A noção fundamental por trás dos modelos AR é que a série de valores observados no passado permanecerá um tanto constante no futuro próximo. Os modelos AR são particularmente úteis para prever tendências em dados que mudam sazonalmente ou apresentam comportamento cíclico.

Os modelos AR podem ser escritos tanto no domínio do tempo quanto no domínio da frequência. Em cada caso, os valores previstos podem ser usados para prever um valor futuro com base nos valores passados. Um modelo AR no domínio do tempo é geralmente expresso como uma equação autoregressiva da forma y_t = a_1 y_t-1 + a_2 y_t-2 +… + ruído, onde y_t é o valor atual da série, a_1, a_2,… são o modelo parâmetros que podem ser estimados a partir dos dados, e o ruído é um componente aleatório.

No domínio da frequência, o modelo AR é expresso como uma soma ponderada de funções seno e cosseno, com a frequência determinada pelos parâmetros do modelo. Essa forma de modelo AR é particularmente vantajosa ao analisar dados de frequência em determinados intervalos, por exemplo, em uma gravação de som.

Tanto no domínio do tempo quanto no da frequência, os modelos AR também podem ser adaptados para a estimativa de parâmetros, bem como para a previsão de valores futuros. Os modelos AR são amplamente usados em diversos campos, como na previsão de preços de ações, na análise de ondas do mar e na previsão do tempo.

Devido à sua utilidade e relativa simplicidade, os modelos AR são populares e têm sido amplamente estudados para várias aplicações nas áreas de estatística e aprendizado de máquina.

Os modelos auto-regressivos, também conhecidos como modelos AR, são um tipo de modelo estatístico usado na análise de séries temporais que pega uma série de valores predeterminados e prevê valores futuros com base em valores passados. Os modelos AR são comumente usados para aplicações como processamento de sinais, modelagem financeira e engenharia estrutural.

Nos modelos AR, a variável dependente é expressa como uma combinação linear dos seus valores passados mais uma componente de ruído. Devido à sua simplicidade, os modelos AR são amplamente aplicados em muitas situações práticas.

A noção fundamental por trás dos modelos AR é que a série de valores observados no passado permanecerá um tanto constante no futuro próximo. Os modelos AR são particularmente úteis para prever tendências em dados que mudam sazonalmente ou apresentam comportamento cíclico.

Os modelos AR podem ser escritos tanto no domínio do tempo quanto no domínio da frequência. Em cada caso, os valores previstos podem ser usados para prever um valor futuro com base nos valores passados. Um modelo AR no domínio do tempo é geralmente expresso como uma equação autoregressiva da forma y_t = a_1 y_t-1 + a_2 y_t-2 +… + ruído, onde y_t é o valor atual da série, a_1, a_2,… são o modelo parâmetros que podem ser estimados a partir dos dados, e o ruído é um componente aleatório.

No domínio da frequência, o modelo AR é expresso como uma soma ponderada de funções seno e cosseno, com a frequência determinada pelos parâmetros do modelo. Essa forma de modelo AR é particularmente vantajosa ao analisar dados de frequência em determinados intervalos, por exemplo, em uma gravação de som.

Tanto no domínio do tempo quanto no da frequência, os modelos AR também podem ser adaptados para a estimativa de parâmetros, bem como para a previsão de valores futuros. Os modelos AR são amplamente usados em diversos campos, como na previsão de preços de ações, na análise de ondas do mar e na previsão do tempo.

Devido à sua utilidade e relativa simplicidade, os modelos AR são populares e têm sido amplamente estudados para várias aplicações nas áreas de estatística e aprendizado de máquina.