• Automático

  Por padrão, a instância escolhe o melhor método para você automaticamente, com base no ajuste do método. Para obter mais informações, consulte Automatic selection of forecast methods.

• Lineares

  Gera uma previsão de regressão linear com base nas pontuações históricas, usando constante e tendência como variáveis explicativas.

• Sazonal

  Gera uma previsão de regressão linear com base nas pontuações históricas, usando simulações sazonais como variáveis explicativas. Uma "temporada" para esta análise é um período.

• Tendência sazonal

  Como Sazonal, mas inclui uma tendência como uma variável explicativa.

• Tendência Sazonal Loess (STL)

  Gera uma previsão sazonal com base em uma função de melhor ajuste. Este método ajusta uma tendência, uma estação e um processo de ruído aleatório aos dados usando uma abordagem de média móvel exponencialmente ponderada. A previsão é baseada no conjunto de dados completo, com mais peso atribuído às observações mais recentes. Uma "temporada" para esta análise é um período.

• Floresta aleatória (RF)

  Cria uma combinação de árvores de decisão em que as previsões produzidas por essas árvores são calculadas para obter uma única previsão. A aleatoriedade vem de cada árvore que está sendo criada a partir de um subconjunto aleatório dos dados e entradas disponíveis.

• Autorregressivo (AR)

  O modelo autorregressivo (AR) prevê valores futuros de um indicador usando uma combinação linear de uma tendência, simulações sazonais e valores anteriores. Como o modelo de Floresta Aleatória (RF), o modelo de AR verifica o melhor número de atrasos. No entanto, o modelo AR relaciona valores atuais a valores anteriores linearmente, enquanto o modelo RF é não linear.

Para obter mais informações, consulte Forecast methods.

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