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As demonstrações abaixo têm um objetivo simples: verificar se há informação útil nas variáveis explicativas além do tempo.

Para isso, comparamos dois tipos de previsão:

Nos casos apresentados, o modelo de machine learning apresenta erro consistentemente menor.

Isso indica que há sinal sendo capturado fora da dimensão temporal — ou seja, as variáveis explicativas estão, de fato, contribuindo para a previsão.

As demonstrações podem ser aprimoradas sob demanda, com ajustes direcionados de dados e modelagem.