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Como mencionado anteriormente, a modelagem causal (ou análise fatorial) é uma boa ferramenta para testes de estresse, apesar de significar relação explícita de causalidade. Sua eficiência será tão boa quanto forem os fatores escolhidos na delineação do modelo.
Para a realização da análise fatorial é necessária a existência de dados dentro dos fatores participantes do cenário escolhido. Esta alimentação não é obrigatória para todos os dias, sendo que permanecerão válidos os dados passados ou será considerado nulo, em caso de ausência de dados para uma data.
Uma vez configurados e com sua alimentação em ordem, é possível utiliza-se o cenário de agrupamento de fatores para a realização de um modelo causal.
Desta forma, um modelo causal compreende pelo menos um fator configurado, alimentado e escolhido.
