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dc.creatorSilva, Kelly Cristina Ramos da
dc.date.accessioned2016-06-02T20:06:08Z
dc.date.available2013-06-25
dc.date.available2016-06-02T20:06:08Z
dc.date.issued2013-04-30
dc.identifier.citationSILVA, Kelly Cristina Ramos da. Análise da qualidade do ar : um estudo de séries temporais para dados de contagem. 2013. 115 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2013.por
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/4573
dc.description.abstractThe aim of this study was to investigate the monthly amount of unfavourable days to pollutant dispersion in the atmosphere on the metropolitan region of S ão Paulo (RMSP). It was considered two data sets derived from the air quality monitoring on the RMSP: (1) monthly observations of the times series of annual period and (2) monthly observations of the times series of period form May to September. It was used two classes of models: the Vector Autoregressive models (VAR) and Generalized Additive Models for Location, Scale and Shape (GAMLSS). The techniques presented in this dissertation was focus in: VAR class had emphasis on modelling stationary time series; and GAMLSS class had emphasis on models for count data, like Delaporte (DEL), Negative Binomial type I (NBI), Negative Binomial type II (NBII), Poisson (PO), inflated Poisson Zeros (ZIP), Inverse Poisson Gaussian (PIG) and Sichel (SI). The VAR was used only for the data set (1) obtaining a good prediction of the monthly amount of unfavourable days, although the adjustment had presented relatively large residues. The GAMLSS were used in both data sets, and the NBII model had good performance to data set (1), and ZIP model for data set (2). Also, it was made a simulation study to better understanding of the GAMLSS class for count data. The data were generated from three different Negative Binomial distributions. The results shows that the models NBI, NBII, and PIG adjusted well the data generated. The statistic techniques used in this dissertation was important to describe and understand the air quality problem.eng
dc.description.sponsorshipFinanciadora de Estudos e Projetos
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectAnálise de séries temporaispor
dc.subjectAnálise multivariadapor
dc.subjectModelos de regressãopor
dc.subjectDados de contagempor
dc.subjectAr - qualidadepor
dc.subjectSuperdispersãopor
dc.subjectMultivariate time series modeleng
dc.subjectUnivariate regression models for counting dataeng
dc.subjectAir qualityeng
dc.subjectOver dispersioneng
dc.titleAnálise da qualidade do ar : um estudo de séries temporais para dados de contagempor
dc.typeDissertaçãopor
dc.contributor.advisor1Campos, Adriano Polpo de
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4867996651212204por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2020012519709716por
dc.description.resumoO objetivo deste trabalho foi investigar a quantidade mensal de dias desfavoráveis à dispersão de poluentes na atmosfera da região metropolitana de São Paulo (RMSP). Foram considerados dois conjuntos de dados provenientes do monitoramento da qualidade do ar da RMSP: (1) um contendo observações mensais das séries temporais do período anual e (2) outro contendo observações mensais das séries temporais do período de maio a setembro. Foram utilizadas duas classes de modelos: os Modelos Vetoriais Autorregressivos (VAR) e os Modelos Aditivos Generalizados para Locação, Escala e Forma (GAMLSS), ressaltando que as técnicas apresentadas nessa dissertação da classe VAR têm ênfase na modelagem de séries temporais estacionárias e as da classe GAMLSS têm ênfase nos modelos para dados de contagem, sendo eles: Delaporte (DEL), Binomial Negativa tipo I (NBI), Binomial Negativa tipo II (NBII), Poisson (PO), Poisson Inflacionada de Zeros (ZIP), Poisson Inversa Gaussiana (PIG) e Sichel (SI). O modelo VAR foi utilizado apenas para o conjunto de dados (1), obtendo uma boa previsão da quantidade mensal de dias desfavoráveis, apesar do ajuste ter apresentado resíduos relativamente grandes. Os GAMLSS foram utilizados em ambos conjuntos de dados, sendo que os modelos NBII e ZIP melhor se ajustaram aos conjuntos de dados (1) e (2) respectivamente. Além disso, realizou-se um estudo de simulação para compreender melhor os GAMLSS investigados. Os dados foram gerados de três diferentes distribuições Binomiais Negativas. Os resultados obtidos mostraram que, tanto os modelos NBI e NBII como o modelo PIG, ajustaram bem os dados gerados. As técnicas estatísticas utilizadas nessa dissertação foram importantes para descrever e compreender o problema da qualidade do ar.por
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsUFSCarpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Estatísticapor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICApor


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