Análise de séries temporais aplicada ao programa de coleta seletiva no município de Uberlândia (MG)

• Autor(a) principal: Andrade, Cássio Antonio
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFU
• Texto Completo: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/31041
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA APLICADAS; Tendência; Trend; Sazonalidade; Seasonality; Modelo SARIMA; SARIMA model; Suavização exponencial; Exponential smoothing

O presente estudo faz uso de técnicas de análise de séries temporais em um conjunto de dados referente à coleta seletiva no município de Uberlândia (MG) durante os anos de 2011 a 2019. A série temporal explorada é a quantidade mensal de material reciclável coletado na cidade pelo serviço de coleta seletiva, disponibilizada no site da Prefeitura Municipal de Uberlândia. As técnicas de Box e Jenkins e de suavização exponencial foram utilizadas para construção de modelos que capturam as informações contidas na série, a fim de avaliar o comportamento da variável analisada ao longo do tempo, bem como efetuar previsões dos valores futuros. Tal previsão pode contribuir na formulação das políticas públicas responsáveis por uma melhor gestão dos resíduos. Ao aplicar o modelo de Box e Jenkins, foi adotado um modelo de previsão do tipo SARIMA, que considera tanto a tendência como a sazonalidade na série, sendo selecionado aquele com menor Critério de Informação de Akaike (AIC). A fim de comparar as duas técnicas de previsão, os critérios adotados foram raiz do erro quadrático médio (RMSE), erro absoluto médio (MAE) e média absoluta percentual do erro (MAPE), sendo que o modelo de Suavização Exponencial obteve menores erros, ou melhor performance, em relação ao modelo SARIMA.