Para suavizar as flutuações nos dados de ruído e identificar padrões mais claros, qual método estatístico pode ser aplicado?
a) Regressão Linear
b) Média Móvel
c) Análise de Componentes Principais
d) Teste t de Student
a) Regressão Linear
b) Média Móvel
c) Análise de Componentes Principais
d) Teste t de Student
Passo 1
O enunciado pergunta qual método estatístico usar para suavizar flutuações em dados ruidosos e assim revelar padrões mais claros. O conteúdo aqui é de análise de séries temporais ou sequências de dados, e vamos comparar técnicas de suavização e extração de tendências.
Passo 2
Suavizar significa reduzir a variabilidade local dos pontos de dados para que oscilações de curto prazo sejam atenuadas, revelando comportamentos de longo prazo ou padrões cíclicos.
Passo 3
Vejamos brevemente cada opção:
– Regressão Linear ajusta uma reta ou curva global aos dados, mas não elimina ruídos pontuais nem mostra variações locais.
– Média Móvel calcula, para cada instante , a média dos
valores anteriores, ou seja
– Regressão Linear ajusta uma reta ou curva global aos dados, mas não elimina ruídos pontuais nem mostra variações locais.
– Média Móvel calcula, para cada instante
o que efetivamente suaviza flutuações de curto prazo.
– Análise de Componentes Principais (PCA) reduz dimensionalidade e encontra direções de maior variância, mas não é usada primariamente para suavização de séries temporais.
– Teste de Student compara médias de duas amostras para avaliar diferenças estatísticas, sem relação com suavização de flutuações.
– Análise de Componentes Principais (PCA) reduz dimensionalidade e encontra direções de maior variância, mas não é usada primariamente para suavização de séries temporais.
– Teste
Passo 4
Como queremos atenuar ruídos e destacar padrões locais sem presumir um modelo global, a técnica clássica e direta é a média móvel.
Resposta
b) Média Móvel