2 resultados para combinatorial protocol in multiple linear regression

em Lume - Repositório Digital da Universidade Federal do Rio Grande do Sul


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Séries de dados de velocidades máximas anuais do vento, classificadas segundo o tipo de tormenta (ventos EPS ou TS) e a direção (octantes), são utilizadas para o ajuste de um modelo baseado em regressão linear múltipla, permitindo a estimativa dos ventos extremos no interior da região definida pelas estações meteorológicas disponíveis. A correlação entre as velocidades do vento e a temperatura do ar durante tormentas também é investigada, bem como o comportamento estatístico das temperaturas durante ventos fortes.

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Neste trabalho analisamos alguns processos com longa dependência sazonais, denotados por SARFIMA(0,D, 0)s, onde s é a sazonalidade. Os estudos de estimação e previsão estão baseados em simulações de Monte Carlo para diferentes tamanhos amostrais e diferentes sazonalidades. Para estimar o parâmetro D de diferenciação sazonal utilizamos os estimadores propostos por Geweke e Porter-Hudak (1983), Reisen (1994) e Fox e Taqqu (1986). Para os dois primeiros procedimentos de estimação consideramos seis diferentes maneiras de compor o número de regressores necessários na análise de regressão, com o intuito de melhor comparar seus desempenhos. Apresentamos um estudo sobre previsão h-passos à frente utilizando os processos SARFIMA(0,D, 0)s no qual analisamos o erro de previsão, as variâncias teórica e amostral, o vício, o pervício e o erro quadrático médio.