Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
1983 |
| Autor(a) principal: |
Goncalves, Elisabeth Borges |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-20220207-193849/
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Resumo: |
O trabalho focaliza análise de series temporais no domínio do tempo, a partir de conceitos básicos em modelagem e previsão, apresentando-se um sistema preditivo. As classes de modelos Naive, Suavizados, Autoregressivos Box e Jenkins e métodos de decomposição são desenvolvidos e discutidos em seus aspectos prático e teórico. No intuito de estudar estes modelos em series climatológicas e pesquisar sua acuracidade em casos excessivamente aleatórios, é analisada a série de precipitações pluviais mensais no Município de Pindorama-SP, a partir de janeiro de 1950 a abril de 1981, discutindo-se a performance dos modelos. Como instrumentos para tomadas de decisão na escolha entre modelos autoregressivos e suavizados são propostas e discutidas as medidas ARSE e SNR, utilizando-se series econômicas de domínio público (oito) e processos ARMA simulados no intuito de verificar a adequabilidade destas medidas. De modo geral, os melhores modelos foram o de suavização sazonal aditiva de Holt e Winters e ARMA sazonal, com relação ao EQM de previsão, porem enquanto o suavizado não apresentou f.a.c. residual aleatória, o ARMA ajustado revelou-se pouco prático. As medidas ARSE e SNR obtiveram um desempenho razoável, mas ainda devem ser melhor desenvolvidas, o que envolverá discussões· sobre o sentido de aleatoriedade em series temporais. |
