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Métodos de PrevisãoJoão Carlos Lourenço
Ano lectivo 2015/2016Leituras recomendadas:• Hair, J.F., Black, W.C., Babin, B.J., Anderson, R.E., 2010. Multivariate DataAnalysis, 7th ed. Prentice Hall.
• Mendenhall, W. 1985. Probabilidade e Estatística, Vol. 2, Editora Campus, Rio deJaneiro.
• Tavares, L.V., Oliveira, R.C., Themido, I.H., Correia, F.N., 1996. InvestigaçãoOperacional, McGraw- Hill, Lisboa.
• Trigg, D.W., Leach, A.G. 1967. Exponential smoothing with an adaptive responserate. OR, 18(1), 53-59.
Fundamentos de Investigação Operacional
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Introdução
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Introdução
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Métodos quantitativos
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Métodos causais: modelo de regressão linear simples
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Métodos causais: modelo de regressão linear simples
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Métodos causais: modelo de regressão linear simples
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Métodos causais: modelo de regressão linear simples
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Métodos causais: modelo de regressão linear simples
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Métodos causais: modelo de regressão linear simples
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Métodos causais: modelo de regressão linear simples
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Métodos causais: modelo de regressão linear simples
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ANOVA: exemplo adaptado de Valadares et al. (1996)
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ANOVA: exemplo adaptado de Valadares et al. (1996)
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ANOVA: exemplo adaptado de Valadares et al. (1996)
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ANOVA: exemplo adaptado de Valadares et al. (1996)
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ANOVA: exemplo adaptado de Valadares et al. (1996)
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ANOVA: exemplo adaptado de Valadares et al. (1996)
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Extensão à regressão simples: a regressão múltipla
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Extensão à regressão simples: a regressão múltipla
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Extensão à regressão simples: a regressão múltipla
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Extensão à regressão simples: a regressão múltipla
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Extensão à regressão simples: a regressão múltipla
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Extensão à regressão simples: a regressão múltipla
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Extensão à regressão simples: a regressão múltipla
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Medidas de erro para comparação de métodos de previsão
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Medidas de erro para comparação de métodos de previsão
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Métodos não causais: séries cronológicas
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Métodos não causais: séries cronológicas
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Métodos não causais: séries cronológicas
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Método da decomposição clássica
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Método da decomposição clássica: Modelo aditivo
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Método da decomposição clássica: Modelo aditivo
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Método da decomposição clássica: Modelo aditivo
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Método da decomposição clássica: Modelo aditivo
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Método da decomposição clássica: Modelo aditivo
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Método da decomposição clássica: Modelo aditivo
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Método da decomposição clássica: Modelo aditivo
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Método da decomposição clássica: Modelo aditivo
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Método da decomposição clássica: Modelo aditivo
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Método da decomposição clássica: Modelo aditivo
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Método da decomposição clássica: Modelo aditivo
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Método da decomposição clássica: Modelo aditivo
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Método da decomposição clássica: Modelo aditivo
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Método da decomposição clássica: Modelo aditivo
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Método da decomposição clássica: Modelo multiplicativo
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Método da decomposição clássica: Modelo multiplicativo
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Método da decomposição clássica: Modelo multiplicativo
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Método da decomposição clássica
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Modelos de médias móveis
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Modelos de médias móveis
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Modelos de médias móveis
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Modelos de médias móveis
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Modelos de médias móveis
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Modelos de médias móveis
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Alisamento exponencial simples
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Alisamento exponencial simples
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Alisamento exponencial simples
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Alisamento exponencial simples
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Alisamento exponencial simples
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Alisamento exponencial simples
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Alisamento exponencial simples
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Alisamento exponencial simples
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Alisamento exponencial simples
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Alisamento exponencial adaptativo (Trigg e Leach1967)
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Alisamento exponencial adaptativo (Trigg e Leach1967)
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Alisamento exponencial adaptativo (Trigg e Leach1967)
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Alisamento exponencial adaptativo (Trigg e Leach1967)
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Alisamento exponencial adaptativo (Trigg e Leach1967)
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Alisamento exponencial adaptativo (Trigg e Leach1967)
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Modelo de Holt (para séries com tendência)
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Modelo de Holt (para séries com tendência)
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Modelo de Holt (para séries com tendência)
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Modelo de Holt (para séries com tendência)
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Modelo de Holt (para séries com tendência)
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Modelo de Holt (para séries com tendência)
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Modelo de Holt-Winters (para séries com tendência e sazonalidade)
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