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dc.contributor.advisorMoreira, Lucas-
dc.contributor.authorRamos, Aline de Almeida-
dc.identifier.citationRAMOS, Aline de Almeida. Modelagem de dados de insolação por meio de cadeias de ordem variável. 2023. 38 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2023.pt_BR
dc.description.abstractO presente estudo tem como principal objetivo a estimação de ´arvores de contexto para dados de insolação utilizando Cadeias de Ordem Variável. As árvores foram estimadas para diferentes cidades do Brasil, localizadas em regiões distintas do país com dados do Instituto Nacional de Metereologia (INMET). As cidades são, Brasília–DF, Boa Vista–RR, Natal–RN, Vitória–ES e Passo Fundo–RS. Um dos objetivos específicosdo trabalho é permitir a comparação das ´arvores de contexto a fim de analisar o comportamento da insolação em diferentes partes do país. Outro objetivo estabelecido ´e a previsão do próximo dia, indicando se haverá pouca, média ou alta incidência de insolação, com base nas probabilidades de transição obtidas. A insolação como objeto de estudo pode permitir uma melhor compreensão das características climáticas e pode auxiliar na tomada de decisões em diversas áreas que dela dependem. Para tanto, a partir da coleta dos dados e tomando valores num alfabeto finito para categorizá-los, foi possível a realização dos objetivos destacados utilizando o Algoritmo Contexto, inicialmente proposto por Rissanen (1983). As cidades apresentam árvores distintas para um mesmo período de anos evidenciando as diferenças climáticas em que estão envolvidas. No caso específico de Brasília, as árvores foram estimadas para diferentes períodos, revelando também mudanças climáticas pelas quais a cidade passou. Dessa forma, constatamos que o maior número de contextos encontrados corresponde a treze enquanto o menor corresponde a três e se iguala a uma Cadeia de Markov de ordem um.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordProcesso estocásticopt_BR
dc.subject.keywordInsolaçãopt_BR
dc.subject.keywordÁrvore probabilística de contextopt_BR
dc.titleModelagem de dados de insolação por meio de cadeias de ordem variávelpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2023-12-17T11:53:04Z-
dc.date.available2023-12-17T11:53:04Z-
dc.date.submitted2023-07-20-
dc.identifier.urihttps://bdm.unb.br/handle/10483/37097-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
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dc.contributor.advisorcoQuintino, Felipe Sousa-
dc.description.abstract1The present study aims to estimate context trees for insolation data using Variable Order Markov Chains. The trees were estimated for different cities in Brazil, located in distinct regions of the country, using data from the Instituto Nacional de Metereologia (INMET). The cities include Bras´ılia-DF, Boa Vista-RR, Natal-RN, Vit´oria-ES, and Passo Fundo RS. One of the specific objectives of the study is to allow for the comparison of context trees in order to analyze the behavior of insolation in different parts of the country. Another established objective is the prediction of the next day, indicating whether there will be low, medium, or high insolation, based on the obtained transition probabilities. Studying insolation can provide a better understanding of climatic characteristics and assist in decision-making in various fields that depend on it. To achieve these objectives, data collection was conducted, and by categorizing the values into a finite alphabet, the highlighted objectives were accomplished using the Context Algorithm, initially proposed by Rissanen (1983). The cities exhibit distinct context trees for the same period, highligh ting the climatic differences they are subjected to. In the specific case of Bras´ılia, trees were estimated for different periods, revealing the climate changes the city has undergone. It was observed that the highest number of contexts found was thirteen, while the lowest corresponded to three, equivalent to a first-order Markov chain.pt_BR
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