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    "name": "ipython",
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    "# Previsão de séries temporais com ARIMA\n",
    "\n",
    "Neste notebook, demonstramos como:\n",
    "- preparar dados de séries temporais para treinar um modelo de previsão de séries temporais ARIMA\n",
    "- implementar um modelo ARIMA simples para prever os próximos passos HORIZON à frente (tempo *t+1* até *t+HORIZON*) na série temporal\n",
    "- avaliar o modelo\n",
    "\n",
    "Os dados neste exemplo são retirados da competição de previsão GEFCom2014. Consistem em 3 anos de valores horários de carga elétrica e temperatura entre 2012 e 2014. A tarefa é prever valores futuros da carga elétrica. Neste exemplo, mostramos como prever um passo de tempo à frente, usando apenas dados históricos de carga.\n",
    "\n",
    "Tao Hong, Pierre Pinson, Shu Fan, Hamidreza Zareipour, Alberto Troccoli e Rob J. Hyndman, \"Probabilistic energy forecasting: Global Energy Forecasting Competition 2014 and beyond\", International Journal of Forecasting, vol.32, no.3, pp 896-913, julho-setembro, 2016.\n"
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    "pip install statsmodels"
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   "source": [
    "\n---\n\n**Aviso Legal**:  \nEste documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.\n"
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