Modelos bayesianos para previsão de chuvas no Ceará
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) |
Texto Completo: | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/70940 |
Resumo: | The main objective of this work was to open a discussion on rainfall forecast models for Ceará and its macro-regions. For that, Bayesian models were analyzed, combining Generalized Linear Models (GLMs) and t-Student models with time series models. The proposed approach takes into account not only the historical series, but also dozens of covariates that, according to meteorological studies, are related to the rainfall phenomenon in Ceará. The proposed models use the LASSO algorithm for automatic model selection, in which the variables were selected through the AIC and SBC criteria. Thereafter, generalized linear models and t-Student models were fitted. ARIMA and SARIMA time series models were also fitted. The posterior estimates were obtained through stochastic simulation methods MCMC. |
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Modelos bayesianos para previsão de chuvas no CearáBayesian models for forecasting rainfall in CearáLASSOModelos Lineares Generalizados (MLGs)t-StudentAnálise de séries temporaisMonte Carlo via cadeias de Markov (MCMC)The main objective of this work was to open a discussion on rainfall forecast models for Ceará and its macro-regions. For that, Bayesian models were analyzed, combining Generalized Linear Models (GLMs) and t-Student models with time series models. The proposed approach takes into account not only the historical series, but also dozens of covariates that, according to meteorological studies, are related to the rainfall phenomenon in Ceará. The proposed models use the LASSO algorithm for automatic model selection, in which the variables were selected through the AIC and SBC criteria. Thereafter, generalized linear models and t-Student models were fitted. ARIMA and SARIMA time series models were also fitted. The posterior estimates were obtained through stochastic simulation methods MCMC.O objetivo principal deste trabalho foi abrir uma discussão sobre modelos de previsão de chuvas no Ceará e suas macrorregiões. Para isso, modelos bayesianos foram analisados, em que se combinaram Modelos Lineares Generalizados (MLGs) e modelos t-Student com modelos de séries temporais. A abordagem proposta leva em consideração não somente a série histórica, mas também dezenas de covariáveis que, segundo estudos meteorológicos, têm relação com o fenômeno das chuvas no Ceará. Os modelos propostos usam o algoritmo LASSO de seleção automática de modelos, em que as variáveis foram selecionadas através dos critérios AIC e SBC. A partir daí, ajustaram-se modelos lineares generalizados e modelos t-Student. Foram ajustados também modelos de séries temporais ARIMA e SARIMA. As estimativas a posteriori foram obtidas através de métodos de simulação estocástica MCMC.Andrade, José Aílton AlencarSilva, Davi Sousa e2023-02-23T17:28:15Z2023-02-23T17:28:15Z2023info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfSILVA, Davi Sousa e. Modelos bayesianos para previsão de chuvas no Ceará. 2023. 216 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem e Métodos Quantitativos) - Departamento de Estatística e Matemática Aplicada, Centro de Ciências, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2023.http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/70940porreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2023-03-01T14:28:33Zoai:repositorio.ufc.br:riufc/70940Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufc.br/ri-oai/requestbu@ufc.br || repositorio@ufc.bropendoar:2024-09-11T19:03:50.489349Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)false |
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The main objective of this work was to open a discussion on rainfall forecast models for Ceará and its macro-regions. For that, Bayesian models were analyzed, combining Generalized Linear Models (GLMs) and t-Student models with time series models. The proposed approach takes into account not only the historical series, but also dozens of covariates that, according to meteorological studies, are related to the rainfall phenomenon in Ceará. The proposed models use the LASSO algorithm for automatic model selection, in which the variables were selected through the AIC and SBC criteria. Thereafter, generalized linear models and t-Student models were fitted. ARIMA and SARIMA time series models were also fitted. The posterior estimates were obtained through stochastic simulation methods MCMC. |
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