dc.contributor.author | Chianezzi, Giovanna Garutti | |
dc.date.accessioned | 2021-07-07T23:54:53Z | |
dc.date.available | 2021-07-07T23:54:53Z | |
dc.date.issued | 2021-06-20 | |
dc.identifier.citation | CHIANEZZI, Giovanna Garutti. Estudo do teste SNHT (Standart Normal Homogeneity Test) para detecção de pontos de mudança em séries temporais. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2021. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/14547. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/14547 | |
dc.description.abstract | The study of time series is extremely important for a better understanding
how certain events develop over time. To do this, be able to
to indicate the exact moment when a given phenomenon changes its pattern of
behavior is a very nice feature.
This work goes deeper into the theme of detecting change points in series
temporal through the use of the SNHT (Standard Normal Homogeneity Test), which
consists of a statistical test proposed specifically for this purpose.
Some basic statistical concepts and the test in are only explained in detail.
The example of the test is performed by applying it to data about the
number of drivers killed or seriously injured in traffic accidents in Great Britain.
Brittany between the years 1969 - 1984.
An experiment, from series of simulated moving averages, will be carried out for
that it is possible to get a good sense of the power of the test and its performance. It is
analysis will be done through the analysis of Type II Error rates obtained by SNHT.
And to complete the study completely, the SNHT will be applied to data referring to the
number of new cases of Covid-19 in the city of São Paulo, in an attempt to understand
Covid-19's pandemic behavior during its first year. | eng |
dc.description.sponsorship | Não recebi financiamento | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Covid-19 | por |
dc.subject | Estatística | por |
dc.subject | Ponto de mudança | por |
dc.subject | Quebra estrutural | por |
dc.subject | Séries temporais | por |
dc.subject | SNHT | por |
dc.subject | Teste de Hipóteses | por |
dc.title | Estudo do teste SNHT (Standart Normal Homogeneity Test) para detecção de pontos de mudança em séries temporais | por |
dc.title.alternative | Study of the SNHT test (Standart Normal Homogeneity Test) for detection of change points in time series | eng |
dc.type | TCC | por |
dc.contributor.advisor1 | Moura, Maria Sílvia de Assis | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/9410151859448447 | por |
dc.description.resumo | O estudo de séries temporais é de extrema importância para uma melhor compreensão
de como se desenvolvem determinados eventos ao longo do tempo. Para isso, ser capaz
de indicar o momento exato em que um determinado fenômeno muda o seu padrão de
comportamento é um recurso muito interessante.
Este trabalho se aprofunda na temática da detecção de pontos de mudança em séries
temporais por meio da utilização do SNHT (Standard Normal Homogeneity Test), que
consiste em um teste estatístico proposto especi camente para este propósito.
Alguns conceitos estatísticos básicos e o teste em só são explicados detalhadamente.
A exempli cação do teste é realizada através da sua aplicação em dados a respeito do
número de motoristas mortos ou seriamente feridos em acidentes de trânsito na Grã-
Bretanha entre os anos de 1969 - 1984.
Um experimento, a partir de séries de médias móveis simuladas, será realizado para
que seja possível ter uma boa noção a respeito do poder do teste e seu desempenho. Esta
analise será feita por meio da análise das taxas de Erro tipo II obtidas pelo SNHT.
E para nalizar o estudo por completo, o SNHT será aplicado em dados referentes ao
número de casos novos de Covid-19 na cidade de São Paulo, na tentativa de se entender
melhor o comportamento da pandemia da Covid-19 durante o seu primeiro ano. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA APLICADAS | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/7655895588516271 | por |
dc.publisher.course | Estatística - Es | por |