Visão Geral do Procedimento ARIMA: Procedimento ARIMA O procedimento ARIMA analisa e pronostica dados de série temporal univariados, dados de função de transferência e dados de intervenção, igualmente espaçados, usando o modelo de média móvel (ARIMA) autoregressivo integrado (ARMA) ou autoregressivo (ARMA). Um modelo ARIMA prediz um valor em uma série de tempo de resposta como uma combinação linear de seus próprios valores passados, erros passados (também chamados de choques ou inovações) e valores atuais e passados de outras séries temporais. A abordagem ARIMA foi popularizada por Box e Jenkins pela primeira vez, e os modelos ARIMA são frequentemente referidos como modelos Box-Jenkins. O modelo de função de transferência geral empregado pelo procedimento ARIMA foi discutido por Box e Tiao (1975). Quando um modelo ARIMA inclui outras séries temporais como variáveis de entrada, o modelo às vezes é chamado de modelo ARIMAX. Pankratz (1991) refere-se ao modelo ARIMAX como regressão ...