PREVISÃO DA UMIDADE RELATIVA DO AR DE BRASÍLIA POR MEIO DO MODELO BETA AUTORREGRESSIVO DE MÉDIAS MÓVEIS

AUTOR(ES)

BAYER, DÉBORA MISSIO, BAYER, FÁBIO MARIANO

FONTE

Rev. bras. meteorol.

DATA DE PUBLICAÇÃO

2015-09

RESUMO

O monitoramento da umidade relativa do ar (UR) tem grande importância no gerenciamento de recursos hídricos, na área agrícola, em estudos climáticos, assim como para a gestão da saúde pública. Este trabalho tem o objetivo de analisar, modelar e prever os valores mensais de UR da cidade de Brasília, Distrito Federal. Como a UR se dá em termos percentuais, ou seja, assume valores contínuos no intervalo (0,1), os modelos de séries temporais tradicionais da classe ARIMA não são adequados. Com isso, a utilização do modelo beta autorregressivo de médias móveis (βARMA) se faz necessária. Esse modelo para taxas e proporções, que assume distribuição beta para a variável de interesse, foi proposto recentemente por Rocha e Cribari-Neto. Para realização deste trabalho o modelo βARMA foi implementado em linguagem R. Sua aplicação aos dados de UR mostrou-se adequada, captando o comportamento da série e gerando previsões coerentes.

ASSUNTO(S)

βarma predição séries temporais umidade relativa do ar

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