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Modelos de suavização é uma grande classe de métodos de previsão que se baseiam na ideia de que observações passadas contêm informações sobre o padrão da série temporal. O propósito dos métodos é distinguir um padrão de comportamento de qualquer outro ruído que possa estar contido nas observações da série e então usar esse padrão para prever valores futuros da série.
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