Previsão de vendas de medicamentos recorrendo a Alisamento Exponencial
| Autor(a) principal: | |
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| Data de Publicação: | 2024 |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Idioma: | por |
| Título da fonte: | Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) |
| Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10400.5/97934 |
Resumo: | Trabalho de Projeto de Mestrado, Estatística e Investigação Operacional , 2025, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências |
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Previsão de vendas de medicamentos recorrendo a Alisamento ExponencialSérie TemporalModelaçãoAlisamento ExponencialPrevisãoProgramação em RTeses de mestrado - 2025Domínio/Área Científica::Ciências Naturais::MatemáticasTrabalho de Projeto de Mestrado, Estatística e Investigação Operacional , 2025, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasEste projeto tem como objetivos principais ajustar modelos a diversos valores associados a vendas de medicamentos e obter previsões robustas, mas adaptáveis. Para isso, foram utilizados dados mensais sobre o número de unidades vendidas e o respetivo montante auferido, em euros. Optou-se por focar no Alisamento Exponencial por se observar, de forma geral, a presença de uma tendência afetada por uma forte sazonalidade nos dados. Após a revisão e o estudo mais detalhado desse conjunto de estruturas, criou-se um programa básico a partir da linguagem de programação R que permite a visualização dos valores e algumas métricas relevantes. Através de funções já existentes para o propósito, o programa foi atualizado de maneira a ajustar um modelo apropriado aos dados. Inicialmente, os parâmetros associados a essas funções seguiram as predefinições estabelecidas. À medida que foram abordadas séries temporais com comportamentos mais irregulares, estes foram fixados, com o objetivo de garantir que os resultados seguissem o que era mais adequado para os dados, não apenas o que otimiza certos critérios. Após a seleção de um modelo específico, bem como dos valores iniciais e hiperparâmetros que o acompanham, tornou-se possível obter estimativas para diferentes horizontes temporais. Além disso, incluiu-se no programa algumas análises dos resultados, para permitir uma avaliação das escolhas feitas. Por fim, o código usado foi reescrito com a intenção de torná-lo mais intuitivo.The main goal of this project is to adjust models to various values for sales of medicines, as well as to obtain robust but adaptable forecasts. To do so, monthly data on the number of units sold and the respective amount earned, in euros, was used. We chose to focus on Exponential Smoothing because we observed a trend affected by strong seasonality in most of the data. After reviewing and studying these structures in more detail, a basic program was created using the programming language R to visualise the values and some relevant metrics. Using existing functions for this purpose, the program was updated to fit a suitable model to the data. At first, the parameters associated with these functions followed established presets. As time series with more irregular behaviour were tackled, these were fixed to ensure that the results followed what was most right for the data, not just what optimised certain criteria. After selecting a type of model as well as the initial values and hyperparameters that accompany it, it became possible to obtain estimates for different time horizons. In addition, some analyses of the results were included in the program to allow an evaluation of the choices made. Finally, the code used was rewritten to make it more intuitive.Nunes, Maria Helena Mouriño SilvaSeverino, Joaquim Eduardo GonçalvesRepositório da Universidade de LisboaFerreira, Francisco Figueiredo2025-01-29T16:34:33Z202520242025-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.5/97934porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)instname:FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiainstacron:RCAAP2025-03-17T16:33:15Zoai:repositorio.ulisboa.pt:10400.5/97934Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireinfo@rcaap.ptopendoar:https://opendoar.ac.uk/repository/71602025-05-29T04:19:35.488270Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP) - FCCN, serviços digitais da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologiafalse |
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