Uma metodologia foi desenvolvida para a caracterização da ordem e do universo de Graus de Liberdade de séries temporais de curta duração (número de pontos menor que 30). O problema dessa caracterização aparece com frequência em Epidemiologia, na modelagem de surtos epidemiológicos ou determinantes de saúde com base em indicadores da função de autocorrelação, a ordem de um grupo de séries fica determinada pela distância minima entre os coeficientes das series e os conjuntos de series-padrões previamente construídos a partir da simulação de processos com ordem conhecida. Para as séries de mortalidade das 60 maiores cidades brasileiras no período 1960-1983 verificou-se que a ordem é superior ou igual a 5, o que correspondente a no máximo 0,2 graus de liberdade por ponto. O erro desta estimativa é uma função do tamanho e do numero de series empregados. Estes resultados possuem aplicação no desenvolvimento de criterios de interpretação para series semelhantes com ausência de dados e na escolha da estrutura de modelos matemáticos de determinantes de saúde

A methodology was developed for the determination of the order and the Number of Degrees of Freedom in short time series (length lesser than 30 points). This kind of problem occurs in Epidemiology in the modeling of epidemic outbreaks or health determinants based on annually collected indicators. By using the first five coefficients of the autocorrelation function, the order of a group of series is given by the minimal distance between the series coefficients and those of series clusters previously obtained by the simulation of processes with known order. In mortality time series of the 60 greatest cities in Brazil, from 1960 to 1983, i t resul ted that the order was greater or equal to 5. corresponding to 0.2 degrees of freedom/point. The error in this estimation is a function of the length and number of series used. These findings can be used in the formulation of interpolation criteria for similar series with incomplete data and in the choice of different models for health determinants.