Simulações de pesos espaciais para o modelo STARMA e aplicações

• Autor(a) principal: Biz, Guilherme
• Data de Publicação: 2014
• 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/11/11134/tde-15092014-123217/
• topic: Autoregressive; Autorregressivo; Espaço-temporal; forecast; Médias móveis; moving average; Pesos espaciais; Previsões; spatial weights; spatio-temporal; Temperatura; temperature

A modelagem de processos espaço-temporais é de suma importância para dados climatológicos, visto que o clima sofre influência temporal e espacial. A classe de modelos STARMA, autorregressivo e de médias móveis espaço-temporal, adequa-se a esses processos, porém, não há, na literatura, um estudo sobre o melhor método para quantificar a dependência espacial, e não é sabido se há uma diferença entre os métodos para esses modelos. Logo, neste trabalho, é realizado um estudo de simulações do modelo STAR, utilizando-se diferentes formas para obter os pesos espaciais. Após concluir as simulações é realizado o ajuste de um modelo STARIMA para um conjunto de dados de médias mensais de temperaturas mínimas diárias coletadas em uma mesorregião localizada no Oeste do Estado do Paraná. Este trabalho é separado em dois artigos e ambos são realizados utilizando-se o programa R. O primeiro é o estudo de simulações, chegando-se à conclusão de que o método para determinar a dependência espacial interfere no resultado da modelagem e depende da região em estudo. No segundo artigo, conclui-se que o inverso da distância é a melhor opção para a matriz de pesos e um modelo STARIMA sazonal tem o melhor ajuste para o conjunto de dados em questão.