1. RI UFLA
  2. Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas - ICET
  3. Departamento de Estatística - DES
  4. DES - Artigos publicados em periódicos
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorCosta, Viviane-
dc.creatorNakamura, Luiz R.-
dc.creatorRamires, Thiago G.-
dc.creatorPereira, Geraldo M. C.-
dc.date.accessioned2023-05-29T15:24:26Z-
dc.date.available2023-05-29T15:24:26Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.citationCOSTA, V. et al. Florianópolis (SC) temperature analysis using a GAMLSS approach. Sigmae, Alfenas, v. 12, n. 1, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttps://publicacoes.unifal-mg.edu.br/revistas/index.php/sigmae/article/view/2072pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/56872-
dc.description.abstractUnderstanding the variability of climate elements in the temperature is important for economic activities and people's daily lives. With this in mind, the main aim of this paper is to analyse the average temperature of Florianópolis, SC over a one-year period (1 July 2021 to 30 June 2022). The following explanatory variables were considered for this task: date (time), dew point temperature, total precipitation, atmospheric pressure, humidity, and wind speed. The generalised additive models for location, scale and shape (GAMLSS) were used due to their flexibility to explain the behaviour of the response variable. The Box-Cox power exponential (BCPE) distribution was chosen to explain the response since it can deal with positive variables with varying degrees of kurtosis. A stepwise-based method was performed to select covariates in each of the distribution's parameters. The residuals obtained from the final model were found to be adequate for explaining the data set.pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Alfenaspt_BR
dc.rightsrestrictAccesspt_BR
dc.sourceSigmaept_BR
dc.subjectClimatept_BR
dc.subjectMeteorologypt_BR
dc.subjectDistributional regressionpt_BR
dc.subjectClimapt_BR
dc.subjectMeteorologiapt_BR
dc.subjectRegressão distribucionalpt_BR
dc.titleFlorianópolis (SC) temperature analysis using a GAMLSS approachpt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoCompreender a variabilidade dos elementos clim ́aticos na temperatura ́e relevantepara atividades econˆomicas e para o cotidiano das pessoas. Ciente disso, o objetivo do estudo ́e analisar a temperatura m ́edia da cidade de Florian ́opolis – SC no per ́ıodo de um ano (01 dejulho de 2021 a 30 de junho de 2022). Para isso, foram consideradas as seguintes vari ́aveis ex-plicativas candidatas: data da medi ̧c ̃ao (tempo), temperatura em ponto de orvalho, precipita ̧c ̃aototal, press ̃ao atmosf ́erica, umidade e velocidade do vento. Para a modelagem, foram utilizadosos modelos aditivos generalizados para loca ̧c ̃ao, escala e forma (GAMLSS) por conta de suaflexibilidade para explicar o comportamento da vari ́avel resposta. A distribui ̧c ̃ao escolhida pararepresentar a resposta foi a Box-Cox exponencial potˆencia (BCPE), uma vez que ela ́e capaz demodelar vari ́aveis que assumem valores positivos e apresentam diferentes graus de curtose. Parao processo de sele ̧c ̃ao de covari ́aveis em cada um dos parˆametros da distribui ̧c ̃ao, foi utilizadoum processo de sele ̧c ̃ao de vari ́aveis baseado no stepwise. Com base nos res ́ıduos obtidos a partirdo modelo final verificou-se que ele ́e adequado para explicar o conjunto de dados em quest ̃ao.pt_BR
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