| dc.contributor | Hippert, Henrique Steinherz | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/6907017215672171 | |
| dc.contributor | Hippert, Henrique Steinherz | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/6907017215672171 | |
| dc.contributor | Souza, Augusto Carvalho | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/4948010017164625 | |
| dc.contributor | Bastos, Ronaldo Rocha | |
| dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/8943562657054260 | |
| dc.creator | Miranda, Isabela Pagani Heringer de | |
| dc.date | 2021-01-20T21:55:09Z | |
| dc.date | 2021-01-01 | |
| dc.date | 2021-01-20T21:55:09Z | |
| dc.date | 2014-12-12 | |
| dc.date.accessioned | 2023-09-29T15:55:44Z | |
| dc.date.available | 2023-09-29T15:55:44Z | |
| dc.identifier | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/12239 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9133907 | |
| dc.description | Forecats are important when one is faced with phenomena whereupon uncertainty is
present. There are various methods of forecasting and each one has its applicability,
depending on the kind of series that one wants to study. In time series the sample is a set
of observations ordered in time, and the order wherein the measurements are made cannot
be ignored. The focus of this work is to study different methods of forecasting in time
series where there are outliers. In this context, we propose a method of forecasting based
on Moving Median, for constant level series, based on the fact that the median is not
influenced by outliers. The performance of this method was compared to that of the Simple
Exponential Smoothing methods, Simple Moving Average and a linear combination of
Moving Average and Moving Median, through simulations on simulated data sets and real
data. The parameter estimation was made using the function optimize() and implementing
the function find_n in the software R. The residues were analyzed and compared, in order
to seek the method that minimizes the error, in other words, the most appropriate method
for the studied series. | |
| dc.description | As previsões são de grande importância quando nos deparamos com fenômenos nos quais
a incerteza é um fator presente. Existem diversos métodos de previsão e cada um tem
sua aplicabilidade, dependendo do que se está interessado estudar. Em séries temporais a
amostra é um conjunto de observações ordenadas no tempo e a ordem em que são feitas
as medições não pode ser ignorada. O foco desse trabalho é estudar diferentes métodos de
previsão em séries temporais em que existam valores discrepantes. Dentro deste contexto,
propomos um método de previsão baseado em Medianas Móveis, para séries de nível
constante, baseado no fato da mediana não ser influenciada por valores discrepantes. O
desempenho deste método foi comparado ao dos métodos de Amortecimento Exponencial
Simples, Média Móvel Simples e a combinação linear entre Média Móvel e Mediana Móvel
Simples, por meio de simulações sobre séries de dados simulados e de dados reais. As
estimativas dos parâmetros foram feitas usando a função optimize() e implementando
a função find_n no software R. Os resíduos foram analisados e comparados, buscando
o método que minimiza esses resíduos, ou seja, o método mais adequado para as séries
estudadas. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) | |
| dc.publisher | Brasil | |
| dc.publisher | ICE – Instituto de Ciências Exatas | |
| dc.publisher | UFJF | |
| dc.rights | Acesso Aberto | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | |
| dc.subject | modelos de previsão | |
| dc.subject | séries temporais | |
| dc.subject | combinações de previsões | |
| dc.subject | medianas móveis | |
| dc.subject | medidas de erro | |
| dc.subject | Forecasting Methods | |
| dc.subject | Time Series | |
| dc.subject | Forecast Combining | |
| dc.subject | Moving Median | |
| dc.subject | Forecasting Error Measures | |
| dc.subject | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA | |
| dc.title | Comparação de diferentes métodos de previsão em séries temporais com valores discrepantes | |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso | |
