Previsão da demanda de exames de direção veicular no estado do Rio Grande do Sul
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Data de Publicação: | 2006 |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Manancial - Repositório Digital da UFSM |
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Texto Completo: | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/28135 |
Resumo: | Monografia (especialização) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Ciências Naturais e Exatas, Curso de Especialização em Estatística e Modelagem Quantitativa, RS, 2006. |
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Previsão da demanda de exames de direção veicular no estado do Rio Grande do SulForecast of the transportation direction exams demand in Rio Grande do SulSéries temporaisModelos ARIMAPrevisõesTime seriesModels ARIMAForecastsCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICAMonografia (especialização) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Ciências Naturais e Exatas, Curso de Especialização em Estatística e Modelagem Quantitativa, RS, 2006.The objective of this work is to model and to foresee the weekly demand of transportation direction exams that were accomplished in Rio Grande do Sul. The data were contained in 122 (hundred and twenty-two) weekly observations, collected of reports generated by FATEC/UFSM, in the period of July 1st, 2003 to October 28th, 2005. The used methodology was the Time Series Analysis, through the models ARIMA(p,d,q), with 95% level (ninety five percent) of trust. The behavior of the original series was analyzed and verified the nonstationary of the data. For stationary the series the transformation was accomplished by the differences method. After that the autocorrelation functions and partial autocorrelation were verified. The parameters were esteemed for the suitable models. The models ARIMA(1,1,1) and IMA(1,1) they were the most appropriate for the SBIC criterion; for the AIC criterion, the most appropriate model was ARIMA(1,1,1); however, it it considers the principle of the parsimony that the more simple model is, the better it will be, the model IMA(1,1) was chosen. The models ARIMA(1,1,1) and IMA(1,1) they supplied good forecasts, however if it compares those models, starting from the subjective analysis accomplished in the FATEC Scheduling Section of Trabalhando pela Vida!, the model that presented the smallest mistakes and it is closer of the reality of the weekly transportation direction exams of RS is ARIMA(1,1,1). The equations of the models were adjusted and accomplished the forecasts of the demands of transportation direction exams for 23 (twentythree) horizon steps ahead, through the statistical software Minitab 14.2.Este trabalho teve por objetivo modelar e prever a demanda semanal dos exames de direção veicular realizados no Estado do Rio Grande do Sul. Os dados foram agrupados em 122 (cento e vinte e duas) observações semanais, coletadas de relatórios gerados pela FATEC/UFSM, no período de 1º de julho de 2003 a 28 de outubro de 2005. A metodologia utilizada foi a análise de Séries Temporais, por meio dos modelos ARIMA(p,d,q), com nível de 95% (noventa e cinco por cento) de confiança. Foi analisado o comportamento da série original e verificada a não estacionariedade dos dados. Para estacionarizar a série foi realizada a transformação pelo método das diferenças. A seguir foram verificadas as funções de autocorrelação e autocorrelação parcial. Foram estimados os parâmetros para os modelos indicados. Os modelos ARIMA(1,1,1) e IMA(1,1) foram os mais adequados pelo critério SBIC; pelo critério AIC, o modelo mais adequado foi o ARIMA(1,1,1); porém, considerandose o princípio da parcimônia de que quanto mais simples for o modelo, melhor, escolhe-se o modelo IMA(1,1). Os modelos ARIMA(1,1,1) e IMA(1,1) forneceram boas previsões, no entanto, comparando-se esses, a partir da análise subjetiva realizada no Setor de Agendamento da FATEC – Trabalhando pela Vida!, o que apresentou os menores erros e está mais próximo da realidade dos exames semanais de direção veicular do RS é o ARIMA(1,1,1). As equações dos modelos foram ajustadas e realizadas as previsões das demandas de exames de direção veicular para um horizonte de 23 (vinte e três) passos à frente, por meio do software estatístico Minitab 14.2.Universidade Federal de Santa MariaBrasilUFSMCentro de Ciências Naturais e ExatasAlmeida, Dario Trevisan deSantos, Raquel Oliveira dos2023-03-09T14:42:01Z2023-03-09T14:42:01Z2006-01-192006Trabalho de Conclusão de Curso de Especializaçãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/28135ark:/26339/001300000fnhqporAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Manancial - Repositório Digital da UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSM2023-03-09T14:42:02Zoai:repositorio.ufsm.br:1/28135Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/ONGhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.comopendoar:2023-03-09T14:42:02Manancial - Repositório Digital da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false |
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