Eventos, XIII Semana de Estatística: A Estatística na sociedade e na era do big data

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Uso de modelos de séries temporais na previsão do volume de água do Rio Boise, Estados Unidos
Carla Simone Maziero, Alessandro José Queiroz Sarnaglia

Última alteração: 2016-07-22

Resumo


Carla Simone Maziero1 , Alessandro José Queiroz Sarnaglia2

Departamento de Estatística, Universidade Federal do Espírito Santo, Vitória-ES, Brasil

O Rio Boise se localiza no noroeste dos Estados Unidos, sendo um dos principais afluentes do rio Snake e contando com 164 km de extensão. Este trabalho teve como principal objetivo encontrar um modelo adequado para realizar a previsão para o índice fluviométrico desse rio. Os conceitos da análise de séries temporais de Box & Jenkins (1994) foram aplicados para identificacão de um modelo adequado para a vazão mensal (em milímetros) do Rio Boise no período de Janeiro do ano de1960 até Dezembro do ano de 2008. Esses dados foram obtidos do site DataMarket. A investigacão do modelo mais adequado foi baseada na análise de gráficos de Autocorrelacão (ACF) e Aucorrelacão Parcial (PACF) e no teste estatístico de Ljung-Box, os quais subsidiaram a decisão de adotar o modelo Auto-Regressivo de ordem 1(AR(1)) com variáveis exógenas dummy mensais. Previsões para o volume de água feita no ano de 2008 foram realizadas e comparadas com os valores reais, permitindo concluir que o modelo considerado é uma alternativa viável para a previsão da série temporal analisada.

Palavras-chaves: Modelo AR, Séries Temporais, Previsões do volume de água.

 

Referências Bibliográficas:

Box, G., Jenkins, G. e Reinsel, G.(1994). Time Series Analysis: Forecasting and Control, 3a edicão, Prentice-Hall, New Jersey. Wei, W.(2006).

DataMarket - http://datamarket.com/data/list/?q=provider:tsdl. Consultado em 30-06-2016.

 

1carlamaziero@hotmail.com

2alessandro.sarnaglia@gmail.com