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Registro Completo |
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Biblioteca(s): |
Embrapa Instrumentação. |
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Data corrente: |
01/12/2023 |
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Data da última atualização: |
15/01/2024 |
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Tipo da produção científica: |
Artigo em Anais de Congresso |
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Autoria: |
MIELKE, L. V.; VILLAS BOAS, P. R. |
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Afiliação: |
ICMC - USP; PAULINO RIBEIRO VILLAS BOAS, CNPDIA. |
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Título: |
Uso de Modelos de Decomposicão em Componentes Não Observáveis para predição de séries temporais não estacionárias de commodities agrícolas. |
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Ano de publicação: |
2023 |
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Fonte/Imprenta: |
In: II WORKSHOP DE MATEMÁTICA, ESTATÍSTICA E COMPUTAÇÃO APLICADAS À INDÚSTRIA - WMECAI, 2023, São Carlos, SP. |
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Páginas: |
4 p. |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
A predição de séries temporais é frequentemente feita por Modelos Autoregressivos de Médias Móveis (ARMA, Autoregressive Moving Average em inglês) sendo a principal desvantagem desses modelos o requisito de que as séries temporais estudadas sejam estacionárias, o que frequentemente nao ocorre [1]. Para contornar esse problema, geralmente são feitos processos de diferenciacão de dados, que podem ser feitos diretamente no conjunto de dados ao se calcular a diferença do valor da variável no passo t com o valor do passo anterior t − 1 [4], ou configurando os modelos para diferenciar sucessivamente a série analisada até ela se tornar estacionária, como no caso dos Modelos Autorregressivos Integrados de Médias Móveis (ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average, em inglês) e suas variações [3]. Apesar da possibilidade de diferenciação, os resultados dos modelos ARIMA continuam sendo sensíveis a dados perturbados e que não se desenvolvem ao redor de uma média constante [3]. Diante disso, os Modelos de Decomposico em Componentes Não Observáveis (UCM, Unobserved Component Model, em Inglês) surgem como uma alternativa promissora a esses modelos por não assumirem estacionariedade dos dados, além disso, os modelos UCM podem ser compreendidos em componentes de tendência, ciclo e perturbação, o que os torna especialmente úteis para analisar séries que possuem ciclo, como é o caso das culturas agrícolas [1]. Diante disso, o objetivo desse estudo foi comparar o desempenho de Modelos de Decomposição em Componentes Não Observáveis com o desempenho de Modelos Autoregressivos de Médias Móveis para a predição. MenosA predição de séries temporais é frequentemente feita por Modelos Autoregressivos de Médias Móveis (ARMA, Autoregressive Moving Average em inglês) sendo a principal desvantagem desses modelos o requisito de que as séries temporais estudadas sejam estacionárias, o que frequentemente nao ocorre [1]. Para contornar esse problema, geralmente são feitos processos de diferenciacão de dados, que podem ser feitos diretamente no conjunto de dados ao se calcular a diferença do valor da variável no passo t com o valor do passo anterior t − 1 [4], ou configurando os modelos para diferenciar sucessivamente a série analisada até ela se tornar estacionária, como no caso dos Modelos Autorregressivos Integrados de Médias Móveis (ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average, em inglês) e suas variações [3]. Apesar da possibilidade de diferenciação, os resultados dos modelos ARIMA continuam sendo sensíveis a dados perturbados e que não se desenvolvem ao redor de uma média constante [3]. Diante disso, os Modelos de Decomposico em Componentes Não Observáveis (UCM, Unobserved Component Model, em Inglês) surgem como uma alternativa promissora a esses modelos por não assumirem estacionariedade dos dados, além disso, os modelos UCM podem ser compreendidos em componentes de tendência, ciclo e perturbação, o que os torna especialmente úteis para analisar séries que possuem ciclo, como é o caso das culturas agrícolas [1]. Diante disso, o objetivo desse estudo foi comparar o desempenho de Modelos de ... Mostrar Tudo |
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Palavras-Chave: |
Estacionariedade; Modelos Autoregressivos de Médias Móveis. |
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Categoria do assunto: |
-- |
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URL: |
https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/doc/1159045/1/P-Uso-de-Modelos-de-Decomposicao-em-Componentes-Nao-Observaveis.pdf
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Marc: |
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520 $aA predição de séries temporais é frequentemente feita por Modelos Autoregressivos de Médias Móveis (ARMA, Autoregressive Moving Average em inglês) sendo a principal desvantagem desses modelos o requisito de que as séries temporais estudadas sejam estacionárias, o que frequentemente nao ocorre [1]. Para contornar esse problema, geralmente são feitos processos de diferenciacão de dados, que podem ser feitos diretamente no conjunto de dados ao se calcular a diferença do valor da variável no passo t com o valor do passo anterior t − 1 [4], ou configurando os modelos para diferenciar sucessivamente a série analisada até ela se tornar estacionária, como no caso dos Modelos Autorregressivos Integrados de Médias Móveis (ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average, em inglês) e suas variações [3]. Apesar da possibilidade de diferenciação, os resultados dos modelos ARIMA continuam sendo sensíveis a dados perturbados e que não se desenvolvem ao redor de uma média constante [3]. Diante disso, os Modelos de Decomposico em Componentes Não Observáveis (UCM, Unobserved Component Model, em Inglês) surgem como uma alternativa promissora a esses modelos por não assumirem estacionariedade dos dados, além disso, os modelos UCM podem ser compreendidos em componentes de tendência, ciclo e perturbação, o que os torna especialmente úteis para analisar séries que possuem ciclo, como é o caso das culturas agrícolas [1]. Diante disso, o objetivo desse estudo foi comparar o desempenho de Modelos de Decomposição em Componentes Não Observáveis com o desempenho de Modelos Autoregressivos de Médias Móveis para a predição.
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653 $aModelos Autoregressivos de Médias Móveis
700 1 $aVILLAS BOAS, P. R.
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Registro original: |
Embrapa Instrumentação (CNPDIA) |
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Biblioteca |
ID |
Origem |
Tipo/Formato |
Classificação |
Cutter |
Registro |
Volume |
Status |
URL |
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 | Acesso ao texto completo restrito à biblioteca da Embrapa Gado de Leite. Para informações adicionais entre em contato com cnpgl.biblioteca@embrapa.br. |
Registro Completo
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Biblioteca(s): |
Embrapa Gado de Leite. |
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Data corrente: |
03/05/2010 |
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Data da última atualização: |
02/04/2018 |
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Tipo da produção científica: |
Autoria/Organização/Edição de Livros |
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Autoria: |
AUAD, A. M.; BRIGHENTI, A. M.; CARNEIRO, A. V.; RIBEIRO, A. C. de C. L.; CARVALHO, A. da C.; FREITAS, A. F. de; CARVALHO, B. C. de; ALENCAR, C. A. B. de; GOMIDE, C. A. de M.; MARTINS, C. E.; CASTRO, C. R. T. de; PACIULLO, D. S. C.; NASCIMENTO JUNIOR, E. R. do; SOUZA SOBRINHO, F. de; DERESZ, F.; LOPES, F. C. F.; SOUZA, G. N. de; WERNERSBACH FILHO, H. L.; OLIVEIRA, J. S. e; CARNEIRO, J. da C.; VIANA, J. H. M.; FURLONG, J.; MENDONCA, L. C.; STOCK, L. A.; CAMARGO, L. S. de A.; MULLER, M. D.; OTENIO, M. H.; PEREIRA, M. C.; MACHADO, M. A.; GAMA, M. A. S. da; JUNQUEIRA, M. M.; SILVA, M. V. G. B.; PIRES, M. de F. A.; PEIXOTO, M. G. C. D.; GUIMARAES, M. F. M.; TORRES, R. de A.; TEIXEIRA, S. R.; OLIVEIRA, V. M. de; ROCHA, W. S. D. da. |
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Afiliação: |
ALEXANDER MACHADO AUAD, CNPGL; ALEXANDRE MAGNO B DOS SANTOS, CNPGL; ALZIRO VASCONCELOS CARNEIRO, CNPGL; ANTONIO CANDIDO DE C LEITE RIBEIRO, CNPGL; ARMANDO DA COSTA CARVALHO, CNPGL; ARY FERREIRA DE FREITAS, Pesquisador aposentado do CNPGL; BRUNO CAMPOS DE CARVALHO, CNPGL; CARLOS AUGUSTO BRASILEIRO DE ALENCAR, INTEC; CARLOS AUGUSTO DE MIRANDA GOMIDE, CNPGL; CARLOS EUGENIO MARTINS, CNPGL; CARLOS RENATO TAVARES DE CASTRO, CNPGL; DOMINGOS SAVIO CAMPOS PACIULLO, CNPGL; EDER RIBEIRO DO NASCIMENTO JUNIOR, CNPGL; FAUSTO DE SOUZA SOBRINHO, CNPGL; FERMINO DERESZ, CNPGL; FERNANDO CESAR FERRAZ LOPES, CNPGL; GUILHERME NUNES DE SOUZA, CNPGL; HUMBERTO LUIZ WERNERSBACH FILHO, Fertilizantes Heringer S/A; JACKSON SILVA E OLIVEIRA, CNPGL; JAILTON DA COSTA CARNEIRO, CNPGL; JOAO HENRIQUE MOREIRA VIANA, CNPGL; JOHN FURLONG, CNPGL; LETICIA CALDAS MENDONCA, CNPGL; LORILDO ALDO STOCK, CNPGL; LUIZ SERGIO DE ALMEIDA CAMARGO, CNPGL; MARCELO DIAS MULLER, CNPGL; MARCELO HENRIQUE OTENIO, CNPGL; MÁRCIO CINACHI PEREIRA, FAPEMIG; MARCO ANTONIO MACHADO, CNPGL; MARCO ANTONIO SUNDFELD DA GAMA, CNPGL; MARCOS MACEDO JUNQUEIRA, CNPGL; MARCOS VINICIUS GUALBERTO B SILVA, CNPGL; MARIA DE FATIMA AVILA PIRES, CNPGL; MARIA GABRIELA CAMPOLINA D PEIXOTO, CNPGL; MARTA FONSECA MARTINS GUIMARAES, CNPGL; RODOLPHO DE ALMEIDA TORRES, Pesquisador aposentado do CNPGL; SERGIO RUSTICHELLI TEIXEIRA, CNPGL; VANIA MARIA DE OLIVEIRA, CNPGL; WADSON SEBASTIAO DUARTE DA ROCHA, CNPGL. |
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Título: |
MANUAL de bovinocultura de leite. |
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Ano de publicação: |
2010 |
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Fonte/Imprenta: |
Brasília: LK Editora; Belo Horizonte: SENAR-AR/MG; Juiz de Fora: Embrapa Gado de Leite, 2010. |
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Páginas: |
607 p. |
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Descrição Física: |
il. |
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ISBN: |
978-85-7776-097-8 |
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Idioma: |
Português |
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Conteúdo: |
Gerenciamento da atividade leiteira; Melhoramento genético; Manejo reprodutivo; Biotécnicas; Integração Lavoura-Pecuária-Floresta (ILPF); Estabelecimento de pastagens e produção de forragens; Conservação de forrageiras e pastagens; Utilização de forrageiras e pastagens; Alimentação; Conforto e bem-estar para bovinos leiteiros; Saúde animal; Qualidade do leite. |
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Palavras-Chave: |
Bovinos leiteiros; Manejo de bovinos; Manual tecnico. |
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Categoria do assunto: |
L Ciência Animal e Produtos de Origem Animal |
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Marc: |
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520 $aGerenciamento da atividade leiteira; Melhoramento genético; Manejo reprodutivo; Biotécnicas; Integração Lavoura-Pecuária-Floresta (ILPF); Estabelecimento de pastagens e produção de forragens; Conservação de forrageiras e pastagens; Utilização de forrageiras e pastagens; Alimentação; Conforto e bem-estar para bovinos leiteiros; Saúde animal; Qualidade do leite.
653 $aBovinos leiteiros
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653 $aManual tecnico
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Registro original: |
Embrapa Gado de Leite (CNPGL) |
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