dissertação
Modelo heterogêneo autorregressivo: uma aplicação a dados de mortalidade e a dados climáticos
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Editor
UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Faculdade, Instituto ou Escola
Departamento
Programa de Pós-Graduação
DEX - Departamento de Ciências Exatas
Agência de fomento
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Tipo de impacto
Áreas Temáticas da Extenção
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Dados abertos
Resumo
A time series is all the sets of observations sorted in time, in which there is dependency among observations and one has a goal to model that dependency. Commonly, in time series, the modeling is done with series of the same time frequency. From the studies by Corsi (2009), different sources of time variations were intended to aggregate into the model, which was named heterogeneous autoregressive model (HAR). There are both rules and restrictions in the HAR modeling, in the different time frequencies. Thus, it was intended to model the number of deaths by respiratory problems and number of deaths by cardiovascular problems due to the minimal temperature, particulate material, carbon monoxide and relative air humidity, all the series being daily and of the city of São Paulo in the period from 1st January, 1997 to December, 1997. In this way, it was possible to verify that the series of minimum temperature, particulate material and humidity influenced the number of deaths by respiratory problems, the series of minimum temperature influenced the number of deaths by cardiovascular problems and the series of carbon monoxide had no influence upon the series of deaths.
Uma série temporal é todo conjunto de observações ordenadas no tempo, na qual existe dependência entre as observações e tem-se como objetivo modelar essa dependência. Comumente, em séries temporais, a modelagem é feita com séries de mesma frequência temporal. A partir dos estudos de Corsi (2009) buscou-se agregar ao modelo diferentes frequência de variações temporais, o que foi denominado de modelo heterogêneo autorregressivo (HAR). Existem regras e restrições na modelagem do HAR, nas diferentes frequências temporais. Assim, buscou-se modelar o número de óbitos por problemas respiratórios e número de óbitos por problemas cardiovasculares, em função de temperatura mínima, material particulado, monóxido de carbono e umidade relativa do ar, sendo todas as séries diárias e da cidade de São Paulo, no período de 1o de janeiro de 1997 a 31 dezembro de 1997. Dessa maneira, foi possível verificar que as séries de temperatura mínima, material particulado e umidade influenciaram o número de mortes por problemas respiratórios, a série de temperatura mínima influenciou o número de mortes por problemas cardiovasculares e a série de monóxido de carbono não teve influência nas séries de mortes.
Uma série temporal é todo conjunto de observações ordenadas no tempo, na qual existe dependência entre as observações e tem-se como objetivo modelar essa dependência. Comumente, em séries temporais, a modelagem é feita com séries de mesma frequência temporal. A partir dos estudos de Corsi (2009) buscou-se agregar ao modelo diferentes frequência de variações temporais, o que foi denominado de modelo heterogêneo autorregressivo (HAR). Existem regras e restrições na modelagem do HAR, nas diferentes frequências temporais. Assim, buscou-se modelar o número de óbitos por problemas respiratórios e número de óbitos por problemas cardiovasculares, em função de temperatura mínima, material particulado, monóxido de carbono e umidade relativa do ar, sendo todas as séries diárias e da cidade de São Paulo, no período de 1o de janeiro de 1997 a 31 dezembro de 1997. Dessa maneira, foi possível verificar que as séries de temperatura mínima, material particulado e umidade influenciaram o número de mortes por problemas respiratórios, a série de temperatura mínima influenciou o número de mortes por problemas cardiovasculares e a série de monóxido de carbono não teve influência nas séries de mortes.
Abstract
Descrição
Área de concentração
Estatística e Experimentação Agropecuária
Agência de desenvolvimento
Palavra chave
Marca
Objetivo
Procedência
Impacto da pesquisa
Resumen
ISBN
DOI
Citação
ALVARENGA, T. C. Modelo heterogêneo autorregressivo: uma aplicação a dados de mortalidade e a dados climáticos. 2015. 85 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2015.