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Modelos autoregressivos e de médias móveis espaço-temporais (STARMA) aplicados a dados de temperatura (2013)

  • Authors:
  • Autor USP: MARTINS, NATÁLIA DA SILVA - ESALQ
  • Unidade: ESALQ
  • Sigla do Departamento: LCE
  • Assunto: TEMPERATURA
  • Keywords: SARIMA; STARMA; Correlação espaço-temporal; Matriz de ponderação
  • Language: Português
  • Abstract: Os processos espaço-temporais vêm ganhando destaque nos últimos anos, em razão do aumento de estudos compreendendo variáveis que apresentam interação entre as dimensões espacial e temporal. Com o objetivo de modelar esses processos, Pfeifer e Deutsch (1980a) propuseram uma extensão da classe de modelos univariados de Box-Jenkins, denominada por modelo espaço-temporal autoregressivo de média móvel (STARMA). Essa classe de modelos é utilizada para descrever dados de séries temporais espacialmente localizadas. Os processos passíveis de modelagem via classe de modelos STARMA são caracterizados por observações de variáveis aleatórias, em que os locais a serem incorporados no modelo são fixos no espaço. A dependência entre as n séries temporais é modelada por meio da matriz de ponderação, de modo que os modelos da classe STARMA expressem cada observação no tempo t e na localização i como uma média ponderada de combinações lineares das observações anteriores e a inovação defasada no espaço e no tempo conjuntamente. Dada a nova classe de modelos, os objetivos deste estudo foram apresentar a classe de modelos STARMA, implentar computacionalmente, no software R, rotinas que permitam a análise de dados espaço-temporais, com as rotinas implementadas estabelecer e testar modelos de séries temporais aos dados de temperaturas mínimas médias mensais de 8 estações meteorológicas situadas no Paraná e comparar a classe de modelos STARMA com a classe de modelos univariados proposta por Box eJenkins (1970). Com este estudo verificou-se que na apresentação da classe de modelos STARMA há complexidade no conceito de ordens de vizinhança e na identificação dos modelos espaço-temporais. Em relação a criação de rotinas responsáveis pelas análises de dados espaço-temporais observou-se dificuldades em sua implementação, principalmente no momento de estimação dos parâmetros. Na comparação da classe de modelos STARMA, multivariada, com a classe de modelos SARIMA, univariada, constatou-se que ambos os modelos se ajustaram de maneira satisfatória aos dados, produzindo previsões acuradas
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 06.02.2013
  • Acesso à fonte
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    • ABNT

      MARTINS, Natália da Silva; OZAKI, Vitor Augusto. Modelos autoregressivos e de médias móveis espaço-temporais (STARMA) aplicados a dados de temperatura. 2013.Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2013. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-09042013-112557/ >.
    • APA

      Martins, N. da S., & Ozaki, V. A. (2013). Modelos autoregressivos e de médias móveis espaço-temporais (STARMA) aplicados a dados de temperatura. Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-09042013-112557/
    • NLM

      Martins N da S, Ozaki VA. Modelos autoregressivos e de médias móveis espaço-temporais (STARMA) aplicados a dados de temperatura [Internet]. 2013 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-09042013-112557/
    • Vancouver

      Martins N da S, Ozaki VA. Modelos autoregressivos e de médias móveis espaço-temporais (STARMA) aplicados a dados de temperatura [Internet]. 2013 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-09042013-112557/


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