Pode parecer bastante comum, mas prever o tempo é uma das tarefas mais difíceis, que considera muitos fatores.

Os modelos mais simples que estudamos anteriormente são frequentemente utilizados em uma forma mais modificada. Por exemplo, esses são modelos como o autoregressivo integrado de médias móveis sazonal de Box-Jenkins e Holt-Winters, e o autoregressivo integrado de médias móveis com regressores externos na forma de termos de Fourier.

Ao prever o tempo, além da temperatura, você pode levar em conta a zona ambiental, os parâmetros de latitude e longitude.

A principal característica desses dados é a sazonalidade; de acordo com isso, você pode escolher o modelo mais adequado.

A eficácia da previsão do tempo também depende do intervalo de tempo escolhido. Atualmente, em previsões de curto prazo, modelos de autoregressão vetorial são mais eficazes do que, por exemplo, SARIMA.