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Tese de Doutorado
DOI
10.11606/T.18.2016.tde-06012016-113635
Documento
Autor
Nome completo
Maria Helena Rodrigues Gomes
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2003
Orientador
Banca examinadora
Chaudhry, Fazal Hussain (Presidente)
Andrade Filho, Marinho Gomes de
Genovez, Abel Maia
Reis, Luisa Fernanda Ribeiro
Wendland, Edson Cezar
Título em português
Uso da abordagem Bayesiana para a estimativa de parâmetros sazonais dos modelos auto-regressivos periódicos
Palavras-chave em português
Inferência Bayesiana
Modelo PAR
Séries temporais hidrológicas
Resumo em português
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.
Título em inglês
Use of Bayesian method to the estimate of sazonal parameters of periodic autoregressive models
Palavras-chave em inglês
Bayesian method
Hydrological time series
PAR models
Resumo em inglês
The objective of this research is to use bayesian method to estimate of sazonal parameters of periodic autoregressive models (PAR). The bayesian estimators are then compared with maximum likelihood estimators. The forecast for 12 months is made by using two estimators and comparing their results though graphs, tables and forecast error. The hydrological time series chosen were from Furnas and Emborcação Hydroeletric Power Plant. These series were chosen having in mind the necessity of series with reduced error in their forecast because system of operation in the Hydroeletric Power Plant depends on the quantity of the water in their resevoirs, eficient planning and management.
 
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Tese_Gomes_MariaHR.pdf (26.87 Mbytes)
Data de Publicação
2016-01-06
 
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