Preenchimento de valores faltantes em séries temporais utilizando árvores de decisão - Neimaier, Alisson Silva; Prass, Taiane Schaedler (Ciência e Natura, 2024)
O preenchimento de valores faltantes em séries temporais é um problema que tem recebido pouca atenção. Os estudos encontrados na literatura geralmente se concentram em modelos lineares da família ARIMA e não discutem a validade das metodologias propostas para casos com um grande volume de dados faltantes, nos quais métodos paramétricos tornam-se desafiadores devido ao problema adicional de identificar a ordem do modelo. Para abordar essas questões, este estudo propõe uma metodologia de reconstrução de séries temporais utilizando árvores de decisão, um método de aprendizado de máquina que não assume um modelo paramétrico para os dados. Nessa abordagem, os valores conhecidos da série temporal atuam como a variável resposta, enquanto as defasagens correspondentes são usadas como preditores. A árvore selecionada pelo algoritmo de treinamento é então usada para prever os valores faltantes na resposta. Simulações de Monte Carlo são utilizadas para investigar a metodologia proposta, considerando processos da família ARMA e o passeio aleatório, variando o tamanho da série temporal, parâmetros dos modelos, proporção de valores faltantes e os preditores. Para avaliar a qualidade das reconstruções, as previsões das árvores de decisão foram comparadas com as de alguns m´métodos tradicionais de imputação. Os resultados demonstram o potencial do método proposto e são consistentes com o arcabouço teórico deste estudo. Para promover a metodologia proposta, foi desenvolvido um aplicativo em Shiny que está disponível publicamente.