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Mémoire de Maîtrise
DOI
10.11606/D.45.2008.tde-05042008-103844
Document
Auteur
Nom complet
Luiz Fernando Molinari Zerbinatti
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2008
Directeur
Jury
Ferrari, Silvia Lopes de Paula (Président)
Barroso, Lucia Pereira
Yoshida, Olga Satomi
Titre en portugais
Predição de fator de simultaneidade através de modelos de regressão para proporções contínuas
Mots-clés en portugais
Bootstrap
Diagnóstico
Fator de simultaneidade.
Modelo de regressão beta
Modelos de regressão
Predição
Proporções contínuas
Redes de distribuição de gás
Resumé en portugais
O fator de simultaneidade é fundamental no planejamento de redes de distribuição de gás natural. Trata-se de um multiplicador entre 0 e 1 que ajusta o consumo total teórico de um número de aparelhos de utilização em condições reais. Em 2005 o Instituto de Pesquisas Tecnológicas (IPT) e a Companhia de Gás de São Paulo (COMGÁS) realizaram um estudo no qual determinou-se o fator de simultaneidade em um conjunto de edificações residenciais. Um modelo de regressão foi proposto para expressar o fator de simultaneidade em termos da potência total instalada. O modelo ajustado pode ser utilizado para predizer o fator de simultaneidade em novas edificações. O modelo em questão é um modelo de regressão linear normal no qual a variável resposta é o logaritmo do fator de simultaneidade. Nesta dissertação, o objetivo é investigar outras possibilidades de modelos de regressão adequados aos dados obtidos pelo IPT e pela COMGÁS. Especial atenção é dada ao modelo de regressão beta proposto por Ferrari e Cribari-Neto (Journal of Applied Statistics, 2004) por possuir vantagens sobre o modelo de regressão linear normal. O modelo de regressão beta assume que, dadas as covariáveis, a variável resposta possui distribuição beta, sendo adequado para modelar dados observados no intervalo unitário. Desta forma, a transformação na variável resposta - o fator de simultaneidade - é desnecessária. Além disso, é proposta uma nova abordagem para a predição do fator de simultaneidade, diferente de todas as abordagens pesquisadas na literatura, utilizando a técnica de bootstrap.
Titre en anglais
Prediction of simultaneity factor using regression models for continuous proportions.
Mots-clés en anglais
Beta regression model
Bootstrap
Continuous Proportions
Diagnostic
Gas distribution network
Prediction
Regression models
Simultaneity factor.
Resumé en anglais
The simultaneity factor is fundamental in planning gas distribution networks. It is a multiplicator between 0 and 1 that adjusts the theoretical total consumption of a number of devices to realistic conditions. In 2005, the Instituto de Pesquisas Tecnológicas (IPT) and the Companhia de Gás de São Paulo (COMGÁS) performed a study in which the simultaneity factor of gas consumption in a set of residential buildings have been determined. A regression model was proposed to express the simultaneity factor in terms of the total power of installed equipment. The fitted model can be used to predict the simultaneity factor in new buildings. The model they proposed is a normal linear regression model in which the response variable is the logarithm of the simultaneity factor. In the present dissertation, our aim is to investigate other possible regression models suitable to the data obtained by IPT and CONGÁS. Emphasis is given to the beta regression model proposed by Ferrari and Cribari-Neto (Journal of Applied Statistics, 2004) which has a number of advantages over normal linear regression models. The beta regression model assumes that, given the covariates, the response variable has a beta distribution, which is adequate to model data observed in the unit interval. Therefore, no transformation in the response variable, the simultaneity factor, is needed. Additionally, we present a new approach for the prediction of the simultaneity factor, that is different from all the approaches shown in the literature, using the bootstrap technique.
 
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Mestrado.pdf (3.43 Mbytes)
Date de Publication
2008-06-17
 
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