O uso da metodologia de dados faltantes em séries temporais com aplicação a dados de concentração (PM10) observados na região da Grande Vitória

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dc.contributor.advisor1Reisen, Valdério Anselmo
dc.contributor.authorPaula Pinto, Wanderson de
dc.contributor.referee1Sena Junior, Manuel
dc.contributor.referee2Albuquerque,Taciana Toledo de Almeida
dc.date.accessioned2018-08-24T22:53:29Z
dc.date.available2018-08-24
dc.date.available2018-08-24T22:53:29Z
dc.date.issued2013-08-27
dc.description.abstractData of air pollution have generally missing observations. This research presents a study of methods to estimate the autocorrelation function in the presence of missing data, based on the work of Yajima and Nishino (1999). There is also some techniques for imputation of missing data based on the use of the EM algorithm proposed by Dempster (1977), and the ARIMA time series models of Box and Jenkins. Testing simulations with frame proportions of missing data were performed to compare the mean square errors of the proposed estimators. The empirical study showed that the proposed estimation method has good performance in terms of mean squared error measures. As an illustration of the proposed methodology, two time series of concentrations of Inhalable Particulate Matter (PM10) issued in the Region of Vitoria, ES, Brazil, are analyzed.eng
dc.description.resumoDados da poluição atmosférica apresentam, em geral, observações faltantes. Esta pesquisa apresenta um estudo de metodologias para estimação da função de autocorrelação na presença de dados faltantes, baseados no trabalho de Yajima e Nishino (1999). Contempla também algumas técnicas para imputação de dados faltantes baseadas no uso do algoritmo EM, proposto por Dempster (1977), e nos modelos de series temporais ARIMA de Box e Jenkins. Ensaios de ´ simulações com quatro proporções de dados faltantes foram realizadas para comparar os erros ˜ quadráticos médios dos estimadores propostos. O estudo empírico evidenciou que o método de estimação sugerido apresenta bom desempenho em termos de medidas de erro quadrático médio. Como ilustração da metodologia proposta, duas séries temporais de concentrações de Material Particulado Inalável (PM10) emitida na Região da Grande Vitória, E.S., Brasil, são analisadas.
dc.formatText
dc.identifier.citationPINTO, Wanderson de Paula. O uso da metodologia de dados faltantes em séries temporais com aplicação a dados de concentração (PM10) observados na região da Grande Vitória. 2013. 87 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Ambiental) - Universidade Federal do Espírito Santo, Centro Tecnológico, Vitória, 2013.
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santo
dc.publisher.countryBR
dc.publisher.courseMestrado em Engenharia Ambiental
dc.publisher.departmentCentro Tecnológico
dc.publisher.initialsUFES
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Ambiental
dc.rightsopen access
dc.subjectAutocorrelation functioneng
dc.subjectMissing dataeng
dc.subjectPM10por
dc.subjectFunção de autocorrelaçãopor
dc.subjectDados faltantespor
dc.subjectMaterial particuladopor
dc.subject.br-rjbnAusencia de dados (Estatistica)
dc.subject.br-rjbnAutocorrelação (Estatística)
dc.subject.br-rjbnAnálise de séries temporais
dc.subject.cnpqEngenharia Sanitária
dc.subject.udc628
dc.titleO uso da metodologia de dados faltantes em séries temporais com aplicação a dados de concentração (PM10) observados na região da Grande Vitória
dc.typemasterThesis
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