Uso da abordagem Bayesiana para a estimativa de parâmetros sazonais dos modelos auto-regressivos periódicos
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Data de Publicação: | 2003 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
Texto Completo: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18138/tde-06012016-113635/ |
Resumo: | O presente trabalho tem por finalidade o uso da abordagem bayesiana para a estimativa de parâmetros sazonais dos modelos periódicos auto-regressivos (PAR). Após a determinação dos estimadores bayesianos, estes são comparados com os estimadores de máxima verossimilhança. A previsão para 12 meses é realizada usando os dois estimadores e os resultados comparados por meio de gráficos, tabelas e pelos erros de previsão. Para ilustrar o problema as séries escolhidas foram as séries hidrológicas da Usinas Hidroelétricas de Furnas e Emborcação. Tais séries foram selecionadas tendo em vista a necessidade de previsões com reduzido erro já que o sistema de operação das usinas hidroelétricas depende muito da quantidade de água existente em seus reservatórios e de planejamento e gerenciamento eficazes. |
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Uso da abordagem Bayesiana para a estimativa de parâmetros sazonais dos modelos auto-regressivos periódicosUse of Bayesian method to the estimate of sazonal parameters of periodic autoregressive modelsBayesian methodHydrological time seriesInferência BayesianaModelo PARPAR modelsSéries temporais hidrológicasO presente trabalho tem por finalidade o uso da abordagem bayesiana para a estimativa de parâmetros sazonais dos modelos periódicos auto-regressivos (PAR). Após a determinação dos estimadores bayesianos, estes são comparados com os estimadores de máxima verossimilhança. A previsão para 12 meses é realizada usando os dois estimadores e os resultados comparados por meio de gráficos, tabelas e pelos erros de previsão. Para ilustrar o problema as séries escolhidas foram as séries hidrológicas da Usinas Hidroelétricas de Furnas e Emborcação. Tais séries foram selecionadas tendo em vista a necessidade de previsões com reduzido erro já que o sistema de operação das usinas hidroelétricas depende muito da quantidade de água existente em seus reservatórios e de planejamento e gerenciamento eficazes.The objective of this research is to use bayesian method to estimate of sazonal parameters of periodic autoregressive models (PAR). The bayesian estimators are then compared with maximum likelihood estimators. The forecast for 12 months is made by using two estimators and comparing their results though graphs, tables and forecast error. The hydrological time series chosen were from Furnas and Emborcação Hydroeletric Power Plant. These series were chosen having in mind the necessity of series with reduced error in their forecast because system of operation in the Hydroeletric Power Plant depends on the quantity of the water in their resevoirs, eficient planning and management.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPChaudhry, Fazal HussainGomes, Maria Helena Rodrigues2003-03-19info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18138/tde-06012016-113635/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2017-09-04T21:06:17Zoai:teses.usp.br:tde-06012016-113635Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212017-09-04T21:06:17Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false |
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