CCET - TCC - Estatística
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Navegando CCET - TCC - Estatística por Autor "0000-0003-3874-8105"
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TCC Análise espaço-temporal da balneabilidade das praias de Natal(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2021-09-16) Santana, Fellipe Maciel de; Morales, Fidel Ernesto Castro; http://lattes.cnpq.br/8552159154343151; http://lattes.cnpq.br/5208723036384030; Nascimento, Antonio Marcos Batista do; 0000-0003-3874-8105; http://lattes.cnpq.br/2114720497342228; Scudelari, Ada Cristina; 0000-0001-7594-1196; http://lattes.cnpq.br/6556306307432176Nesta monografia, foi utilizado um modelo geoestatístico para analisar dados de contagem sobre a qualidade da agua das praias urbanas da cidade de Natal. No estudo foram utilizadas as informações proporcionadas por 15 estações de monitoramento distribuídas no litoral da cidade, em um período de 16 anos. A variável medida em cada uma das estações foi o número de bactérias de origem fecal, em específico, Enterococci e Escherichia coli. Estudos deste tipo são fundamentais para se compreender a respeito das causas e do comportamento dos índices de balneabilidade da região. O principal objetivo desta pesquisa foi compreender o comportamento da frequência com a qual as amostras coletadas ultrapassaram os 1000 coliformes fecais.TCC Estudo de previsão e estimação do processo Poisson INAR(1)(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2021-09-14) Almeida, Wanderlan Victor Brigido de; Fernández, Luz Milena Zea; 0000-0001-8335-9446; http://lattes.cnpq.br/0576675498537949; Nascimento, Antonio Marcos Batista do; 0000-0003-3874-8105; http://lattes.cnpq.br/2114720497342228; Castro, Bruno Monte de; http://lattes.cnpq.br/7341704729463131Este trabalho tem como objetivo estudar a estimação dos parâmetros e a previsão no processo Poisson autorregressivo de valores inteiros de primeira ordem, INAR(1), usando simulação de Monte Carlo. Consideraremos os métodos de estimação de Yule-Walker, Mínimos Quadrados Condicionais e Máxima Verossimilhança Condicional. Para comparar seu desempenho, usaremos as medidas de avaliação viés e Erro Quadrático Médio (EQM). Dado que conhecemos a série até o tempo t, propomos o inteiro mais próximo da esperança condicional dois passos à frente e a mediana da distribuição condicional dois passos à frente, como previsão do valor da série no tempo t + 2. Usamos a raiz do erro quadrático médio de previsão e o erro absoluto médio de previsão para avaliar o desempenho destes preditores considerando os diferentes métodos de estimação.