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Campo DCValorIdioma
dc.creatorALBUQUERQUE, Rosendo Chagas de-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6097444019331287por
dc.contributor.advisor1CUNHA FILHO, Moacyr-
dc.contributor.advisor-co1OLINDA, Ricardo Alves de-
dc.contributor.referee1CUNHA FILHO, Moacyr-
dc.contributor.referee2OLINDA, Ricardo Alves de-
dc.contributor.referee3MOREIRA, Guilherme Rocha-
dc.date.accessioned2019-08-13T13:27:30Z-
dc.date.issued2018-11-30-
dc.identifier.citationALBUQUERQUE, Rosendo Chagas de. Modelagem em séries temporais : aplicação em dados de precipitação na região do sertão de Pernambuco - Brasil. 2018. 40 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife.por
dc.identifier.urihttp://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/8161-
dc.description.resumoUma das grandes preocupações dos especialistas em ciências climáticas e meteorologistas, nos últimos anos, diz respeito às alterações climáticas e seus impactos para a humanidade. Este trabalho apresenta uma análise de séries temporais de dados de precipitação mensal, utilizando modelos da classe ARIMA (Autorregressivo Integrado de Médias Móveis). Objetivou-se modelar e prever a precipitação de três municípios (Arcoverde, Ouricuri e Petrolina), localizados na região do sertão de estado de Pernambuco, Brasil. Foram testados modelos do tipo SARIMA, ou seja, modelos ARIMA que consideram a característica sazonal da série. Os modelos selecionados foram aqueles que obtiveram os menores valores do critério de seleção de modelos Erro Quadrado Médio (EQM). Os modelos selecionados foram ARMA(3,3) município de Arcaverde, SARIMA (3,2)(1,1) município de Ouricuri e SARMA (2,3)(1,1) município de Petrolina, os quais, obtiveram um bom ajuste as séries de dados de precipitação estudadas. Os modelos selecionados e devidamente verificados, foram utilizados para realizar previsões de precipitação dos proximos mêses, os resultados obtidos estão de acordo com o fato das séries serem todas estacionarias, sendo assim, sua média e variância são constantes no decorrer do tempo.por
dc.description.abstractOne of the major concerns of climate scientists and meteorologists in recent years is climate change and its impacts on mankind. This work presents an analysis of time series of monthly precipitation data, using models of the class ARIMA (Integrated Autoregressive of Moving Averages). The objective was to model and predict the precipitation of three municipalities (Arcoverde, Ouricuri and Petrolina), located in the hinterland region of Pernambuco State, Brazil. SARIMA models were tested, that is, ARIMA models that consider the seasonal feature of the series. The selected models were those that obtained the lowest values the criterion of selection of models Medium Square Error (EQM). The selected models were ARMA (3.3) municipality of Arcaverde, SARIMA (3.2) (1.1) municipality of Ouricuri and SARMA (2,3) (1,1) municipality of Petrolina, which obtained a good adjusted the series of precipitation data studied. The selected and duly verified models were used to perform precipitation forecasts of the next months, the results obtained are in agreement with the fact that the series are all stationary, so that their mean and variance are constant over time.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Mario BC (mario@bc.ufrpe.br) on 2019-08-13T13:27:29Z No. of bitstreams: 1 Rosendo Chagas de Albuquerque.pdf: 1404107 bytes, checksum: a597dd0547071b177ed373694d7c0786 (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2019-08-13T13:27:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rosendo Chagas de Albuquerque.pdf: 1404107 bytes, checksum: a597dd0547071b177ed373694d7c0786 (MD5) Previous issue date: 2018-11-30eng
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpor
dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal Rural de Pernambucopor
dc.publisher.departmentDepartamento de Estatística e Informáticapor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUFRPEpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicadapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectPrecipitação (Meteorologia)por
dc.subjectModelagem estatísticapor
dc.subjectSérie temporalpor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICApor
dc.titleModelagem em séries temporais : aplicação em dados de precipitação na região do sertão de Pernambuco - Brasilpor
dc.typeDissertaçãopor
Aparece nas coleções:Mestrado em Biometria e Estatística Aplicada

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