O motivo da correlação inversa no gráfico da aula

Oii, Gabriel! Tudo joia?

A correlação se tornar negativa não significa necessariamente que os dados tenham uma tendência de crescimento. A correlação é uma medida de relação linear entre duas variáveis, e pode ser influenciada por diversos fatores. No caso da análise de séries temporais, a correlação pode variar ao longo do tempo devido a diferentes padrões e tendências presentes nos dados.

A correlação diminuindo ao longo do tempo, indica que a relação entre os valores da série temporal está enfraquecendo. O que pode ter sofrido influências de mudanças nos padrões ou tendências dos dados ao longo do tempo.

E é sempre importante também entender e conhecer outros métodos/técnicas para analisar a relação entre os dados, algo que seja bem próximo do nosso objetivo, sendo completa e precisa.

Espero ter esclarecido sua dúvida. Continue se dedicando aos estudos e sempre que precisar, não hesite em recorrer ao fórum.

Bons estudos, Gabriel!

Olá, Nathalia! Tudo bem?

Sobre essa dúvida, eu estou fazendo o curso 'data-science-series-temporais' e nesse curso, em dado momento, aparece um DF onde os dados estão por mês e a cada mês que passa o valor aumenta um pouco. Nunca há diminuição dos valores, portanto sempre que um aumenta o próximo aumentará também. A minha dúvida é, como, tendo um DF como esse, a autocorrelação poderia ficar negativa? Pois pelo que eu entendo, a correlação só se torna negativa quando acontecer de um aumentar e o outro diminuir.

Sabe me dizer?

Desde já obrigado!

Oii, Gabriel! Tudo bem?

Agradeço por retornar.

Sim, a autocorrelação pode ficar negativa mesmo quando os valores estão aumentando a cada mês. Por consequência da autocorrelação medir a correlação entre os valores da série em diferentes lags, quer dizer, em diferentes períodos anteriores.

Recomendo a leitura desse artigo que aborda sobre a autocorrelação, para enriquecer ainda mais os seus conhecimentos.

Qualquer dúvida, conte conosco.

Abraço!