Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-06-02T22:45:04Z No. of bitstreams: 1 ThiagoRodriguesDeSouza_DISSERT.pdf: 4007098 bytes, checksum: b98a621f29e991b3bc26a68f0060557f (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-06-09T20:35:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 ThiagoRodriguesDeSouza_DISSERT.pdf: 4007098 bytes, checksum: b98a621f29e991b3bc26a68f0060557f (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-09T20:35:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ThiagoRodriguesDeSouza_DISSERT.pdf: 4007098 bytes, checksum: b98a621f29e991b3bc26a68f0060557f (MD5) Previous issue date: 2017-02-21 / O objetivo deste trabalho ? realizar um estudo comparativo com ajustes de modelos de previs?es pelo m?todo de Box-Jenkins (ARIMA) e Box-Tiao (ARIMAX) para precipita??o acumulada mensal em seis cidades do Nordeste do Brasil, sendo escolhida de acordo com a classifica??o clim?tica de K?ppen. Tendo como vari?veis ex?genas: temperaturas da superf?cie do mar do oceano Atl?ntico e Pac?fico. Em todas as s?ries de precipita??o acumulada verificou-se a presen?a do componente sazonal, al?m disso, devido ao pressuposto de vari?ncia constante e normalidade dos dados n?o serem atendida, foi aplicado na s?rie original ? transforma??o Box Cox. Atrav?s das medidas de qualidade dos ajustes dos modelos pelo m?todo ARIMA e ARIMAX, temos que o modelo ARIMAX evidenciou como o melhor ajuste aos dados em estudo, apresentando menores valores para os crit?rios de informa??o AIC, erro m?dio e erro quadr?tico m?dio. / The objective this work is realize a comparative study with adjustment of previsions models by Box-Jenkins (ARIMA) and Box-Tiao (ARIMAX) methods for monthly accumulated precipitation in six cities of Brazilian northeast, choosing the cities according with K?ppen climatic classification. We've exogenes variables: sea surface temperature of Atlantic and Pacific Ocean.In all precipitations accumulated series were observerd the presence of sazonal component, besides that, due to assumption of the constante variance and data normality isn't reached, was applied in original serie the Box Cox transformation.By the measures of quality of the models adjustments by ARIMA and ARIMAX method, we've the ARIMAX model evidencied like the better adjustment to data, showing lower values to AIC information criteria, mean error and mean square error.