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https://ri.unir.br/jspui/handle/123456789/1740
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.author | Silva, José Ailton Alencar da | - |
dc.date.accessioned | 2017-07-31T15:34:10Z | - |
dc.date.available | 2017-07-31T15:34:10Z | - |
dc.date.issued | 2017-07-19 | - |
dc.identifier.citation | Silva, José Ailton Alencar da. Metodologia Box-Jenkins para previsão de temperatura média mensal da cidade de Cacoal (Rondônia). 2017. 44 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharel em Estatística)– Fundação Universidade Federal de Rondônia, Ji-Paraná, 2017. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://www.ri.unir.br/jspui/handle/123456789/1740 | - |
dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso submetido ao Departamento de Matemática e Estatística, da Fundação Universidade Federal de Rondônia, Campus de Ji-Paraná, como parte dos requisitos para obtenção do título de Bacharel em Estatística. | pt_BR |
dc.description.abstract | O clima é um assunto popular, e provoca uma grande interferência na vida dos seres humanos, na saúde das pessoas, nas atividades agrícolas e industriais. Por isso a comunidade científica desenvolve vários estudos, para entender o comportamento de alguns elementos climáticos, como a temperatura média do ar, para prever seu comportamento ao longo do tempo e características futuras. Entre os métodos utilizados para realizar previsões futuras, destaca-se a metodologia de Box-Jenkins, que utiliza uma série de dados ao longo do tempo, para explorar uma variável. Com base nos valores atuais e passados da série é possível fazer uma predição de seus valores futuros. Neste sentido, este trabalho teve como objetivo aplicar a metodologia Box-Jenkins, e seus respectivos passos, para selecionar um modelo de previsão da temperatura média do ar no município de Cacoal/RO, analisada no período de julho de 2008 a junho de 2016, selecionou-se 4 modelos SARIMA candidatos. A escolha do modelo de previsão ocorreu por meio do Critério de Informação de Akaike (AIC), Critério de Informação de Bayesiano (BIC) e variância do modelo. Além disso, avaliou-se a significância estatística dos coeficientes do modelo escolhido e se os seus resíduos estimados possuíam características de um ruído branco. O modelo o SARIMA (1,0,0) x (0,1,1)12 foi escolhido pois apresentou previsões mais acuradas e significativo ao teste Kolmogorov-Smirnov quanto a normalidade dos seus resíduos e captou o comportamento da série em estudo satisfatoriamente. | pt_BR |
dc.description.provenance | Submitted by Alex Almeida (alex.almeida@unir.br) on 2017-07-31T15:34:10Z No. of bitstreams: 1 Jose Ailton Alencar da Silva.pdf: 2167850 bytes, checksum: 304245c438ae82aa6e381e600dc5bfb7 (MD5) | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2017-07-31T15:34:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jose Ailton Alencar da Silva.pdf: 2167850 bytes, checksum: 304245c438ae82aa6e381e600dc5bfb7 (MD5) Previous issue date: 2017-07-19 | en |
dc.subject | Séries Temporais | pt_BR |
dc.subject | Metodologia de Box-Jenkins | pt_BR |
dc.subject | modelos auto-regressivos integrados de médias móveis de ordens ARIMA | pt_BR |
dc.title | Metodologia Box-Jenkins para previsão de temperatura média mensal da cidade de Cacoal (Rondônia) / José Ailton Alencar da Silva | pt_BR |
dc.type | Other | pt_BR |
Aparece nas coleções: | Estatística (Trabalhos de Conclusão de Curso) |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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Jose Ailton Alencar da Silva.pdf | Trabalho de Conclusão de Curso José Ailton Alencar da Silva | 2,12 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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