Uso da abordagem Bayesiana para a estimativa de parâmetros sazonais dos modelos auto-regressivos periódicos

O presente trabalho tem por finalidade o uso da abordagem bayesiana para a estimativa de parâmetros sazonais dos modelos periódicos auto-regressivos (PAR). Após a determinação dos estimadores bayesianos, estes são comparados com os estimadores de máxima verossimilhança. A previsão para 12 meses é re...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Gomes, Maria Helena Rodrigues
Tipo de recurso: tesis doctoral
Estado:Versión publicada
Fecha de publicación:2003
País:Brasil
Institución:Universidade de São Paulo (USP)
Repositorio:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Idioma:portugués
OAI Identifier:oai:teses.usp.br:tde-06012016-113635
Acceso en línea:http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18138/tde-06012016-113635/
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Bayesian method
Hydrological time series
Inferência Bayesiana
Modelo PAR
PAR models
Séries temporais hidrológicas
Descripción
Sumario:O presente trabalho tem por finalidade o uso da abordagem bayesiana para a estimativa de parâmetros sazonais dos modelos periódicos auto-regressivos (PAR). Após a determinação dos estimadores bayesianos, estes são comparados com os estimadores de máxima verossimilhança. A previsão para 12 meses é realizada usando os dois estimadores e os resultados comparados por meio de gráficos, tabelas e pelos erros de previsão. Para ilustrar o problema as séries escolhidas foram as séries hidrológicas da Usinas Hidroelétricas de Furnas e Emborcação. Tais séries foram selecionadas tendo em vista a necessidade de previsões com reduzido erro já que o sistema de operação das usinas hidroelétricas depende muito da quantidade de água existente em seus reservatórios e de planejamento e gerenciamento eficazes.