Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://locus.ufv.br//handle/123456789/4061
Tipo: Dissertação
Título: Detecção de outliers em séries espaço-temporais: análise de precipitação em Minas Gerais
Título(s) alternativo(s): Outliers Detection in Space-Time Series: Analysis of rainfall in Minas Gerais
Autor(es): Silva, Alyne Neves
Primeiro Orientador: Santos, Nerilson Terra
Primeiro coorientador: Santos, Gérson Rodrigues dos
Segundo coorientador: Pruski, Fernando Falco
Primeiro avaliador: Pereira, Silvio Bueno
Segundo avaliador: Ferreira, Eric Batista
Abstract: Séries temporais são algumas vezes influenciadas por interrupções de eventos, tais como greves, eclosão de guerras, entre outras. Estas interrupções originam observações atípicas ou outliers que influenciam diretamente na homogeneidade da série, ocasionando interpretações e inferências errôneas da variável sob estudo, sendo muito comum em dados climatológicos. Assim, com o interesse de detectar outliers em séries temporais de precipitação, o presente trabalho teve por objetivo estabelecer um método de detecção outliers. Para tal, realizou-se a junção da modelagem ARIMA e de uma das metodologias clássicas de geoestatística, a autovalidação. O critério proposto compara os resíduos da análise de séries temporais com intervalos de confiança dos resíduos da autovalidação. Foram analisadas séries temporais da precipitação média mensal por dias chuvosos de 43 estações pluviométricas localizadas no estado de Minas Gerais, entre os anos de 2000 a 2005. Os procedimentos de análise vão da descrição da periodicidade por meio do periodograma até a obtenção da autovalidação, à partir da estimação dos modelos de semivariograma pelos métodos de mínimos quadrados ordinários e máxima verossimilhança. Pelos resultados, para o período sob estudo, foram detectado 165 outliers, espalhados entre as 43 estações pluviométricas. A estação Fazenda Campo Grande, localizada no município de Passa Tempo, foi a estação em que se registrou o maior número de outliers, 45 no total. Conforme os resultados obtidos considerou-se o método proposto muito eficiente na detecção de outliers e, consequentemente, na análise da homogeneidade das observações.
Time series are sometimes influenced by disruptions of events, such as strikes, the outbreak of war, among others. These interrupts originate atypical observations or outliers that directly influence the homogeneity of the series, leading to erroneous inferences and interpretations of the variable under study, being very common in climatological data. So, in the interest of detecting outliers in time series of precipitation, this study aimed to establish a method of detecting outliers. For this, there was the junction of ARIMA models and methodologies of the classical geostatistics, the self-validation. The proposed criterion compares waste of time series analysis with confidence intervals of the residue of self-validation. We analyzed time series of average monthly rainfall for rainy days of 43 rainfall stations in the state of Minas Gerais, between the years 2000 to 2005. The analysis procedures ranging from the description of the periodicity through the periodogram to obtain validation, from the estimation of the semivariogram models by ordinary least squares methods and maximum likelihood. The results for the period under study, 165 were detected outliers, spread between the 43 rainfall stations. The station Campo Grande Ranch, located in the municipality of Passa Tempo, was the season in which they recorded the highest number of outliers, 45 in total. As the results, we considered the proposed method very efficient in detecting outliers, and therefore the analysis of the homogeneity of observations.
Palavras-chave: Inconsistências
ARIMA
Autovalidação
Outliers
Inconsistencies
ARIMA
self-validation
Outliers
CNPq: CNPQ::CIENCIAS AGRARIAS
Idioma: por
País: BR
Editor: Universidade Federal de Viçosa
Sigla da Instituição: UFV
Departamento: Estatística Aplicada e Biometria
Programa: Mestrado em Estatística Aplicada e Biometria
Citação: SILVA, Alyne Neves. Detecção de outliers em séries espaço-temporais: análise de precipitação em Minas Gerais. 2012. 82 f. Dissertação (Mestrado em Estatística Aplicada e Biometria) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 2012.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://locus.ufv.br/handle/123456789/4061
Data do documento: 24-Jul-2012
Aparece nas coleções:Estatística Aplicada e Biometria

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
texto completo.pdf2,93 MBAdobe PDFThumbnail
Visualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.