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dc.contributor.authorSilva, José Ailton Alencar da-
dc.date.accessioned2017-07-31T15:34:10Z-
dc.date.available2017-07-31T15:34:10Z-
dc.date.issued2017-07-19-
dc.identifier.citationSilva, 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.urihttp://www.ri.unir.br/jspui/handle/123456789/1740-
dc.descriptionTrabalho 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.abstractO 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.subjectSéries Temporaispt_BR
dc.subjectMetodologia de Box-Jenkinspt_BR
dc.subjectmodelos auto-regressivos integrados de médias móveis de ordens ARIMApt_BR
dc.titleMetodologia Box-Jenkins para previsão de temperatura média mensal da cidade de Cacoal (Rondônia) / José Ailton Alencar da Silvapt_BR
dc.typeOtherpt_BR
Aparece nas coleções:DME/JP Trabalhos de Conclusão do Curso de Estatística

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