Made available in DSpace on 2018-08-24T22:56:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_6934_tese.pdf: 1513945 bytes, checksum: 993707fff5ea2d9a3ad0b98a65b06843 (MD5) Previous issue date: 2013-08-09 / Este trabalho foi motivado pela aplicac~ao da tecnica analise de componentes principais em diferentes contextos da area poluic~ao do ar, em especial no uso do gerenciamento de rede. Essa metodologia estatstica, em termos praticos, produz informac~oes com precis~oes na tomada de decis~oes importantes para qualidade do ar. Essa tecnica e usualmente utili- zada, assim como na analise de regress~ao, como ferramenta para analise e interpretac~ao dos fen^omenos dos dados. Entretanto, de acordo com a literatura estatstica que fomenta base para o uso dessa ferramenta em qualquer area de aplicac~ao, a tecnica exige pressuposto, nesse caso o uso de variaveis independentes, caracterstica que praticamente n~ao e observada em situac~oes praticas na area poluic~ao do ar. Em geral, os dados disponveis para resoluc~ao de problemas como gerenciamento de rede, identi-cac~ao de fonte poluidora, estudos espacos- temporais e associac~ao do numero de internac~oes por causas respiratorias por poluentes s~ao series temporais que apresentam estrutura curta e longa de depend^encia temporal, ou seja, autocorrelac~ao. Os resultados dessa pesquisa mostram, no domnio do tempo, que a tecnica de analise de componentes principais, dependendo da estrutura de autocorrelac~ao das series, podem ser baseadas em resultados espurios. Quando a estrutura de autocorrelac~ao e fraca o efeito da autocorrelac~ao e praticamente nulo, dessa forma a tecnica pode ser empregada sem maiores problemas. No contexto do uso da tecnica de analise de series temporais no domnio da frequ^encia foi avaliado a extens~ao de metodos existentes para o caso de dados de series temporais com memoria longa. Os resultados evidenciam que o uso de metodos do domnio da frequ^encia podem ser utilizados, mas algumas considerac~oes devem ser observadas e alguns tipos de aplicac~oes, da poluic~ao do ar, merecem mais estudos devido a di-culdade de interpretac~ao no domnio da frequ^encia.

Made available in DSpace on 2018-08-24T22:53:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_6733_dissertação_julianabottonidesouza.pdf: 938852 bytes, checksum: b0a1bf04acc8131a60aec1f21129e053 (MD5) Previous issue date: 2013-04-30 / Esta dissertac~ao faz uso do casamento entre duas ferramentas estatsticas, a Analise de Componentes Principais (ACP) e o Modelo Aditivo Generalizado (MAG), para estimar o efeito da associacão entre a exposic~ao atmosferica dos poluentes PM10, SO2, NO2, O3 e CO e o numero de atendimentos por doencas respiratorias em criancas menores de 6 anos na regi~ao da Grande Vitoria, ES, Brasil. Usualmente os poluentes atmosfericos s~ao considerados as covariaveis explicativas no MAG; porem, por possurem estrutura de autocorrelac~ao, estes devem ser utilizados com cautela. A tecnica de ACP fornece novas variaveis ortogonais, essas s~ao combinac~oes lineares das variaveis ambientais, nessa direc~ao as componentes principais ser~ao utilizadas no MAG, denotado aqui por MAG-ACP. Entretanto, as componentes principais obtidas por meio da matriz de vari^ancia/covari^ancia aplicada a processos indexados no tempo tambem apresentam as propriedades de correlac~ao temporal. Como procedimento alternativo, para atenuar a correlac~ao temporal das componentes o metodo de -ltragem e sugerido para transformar os dados atmosfericos num processo Rudo Branco. A matriz de resduos e utilizada para obter as componentes e essas aplicadas ao modelo MAG - metodo aqui denominado VAR-MAG-ACP. Os resultados empircos mostram que esse modelo remove as autocorrelac~oes das componentes principais e indica estimativas mais signi-cantes do Risco Relativo (RR) para cada poluente. Os resultados comprovam as hipoteses estabelecidas, as componentes principais selecionadas possuem correlac~ao e autocorrelac~ao nas defasagens. No ajuste -nal do modelo MAG-ACP foi necessaria a inclus~ao de modelos do tipo ARMA(p,q) nos resduos, ja que esses carregavam as estruturas de autocorrelac~ao presente nas componentes. O modelo VAR-MAG-ACP, alem de produzir estimativas mais signi-cantes no RR, gerou melhores ajustes residuais. Comparadas a modelagem MAG usual, as duas vertentes propostas apresentaram melhores resultados, tanto na estimativa do RR quanto na qualidade do ajuste. Palavras Chave: Poluicão do Ar Analise de Componentes PrincipaisDoencas Respiratorias Modelo Aditivo Generalizado Modelo Vetorial Autoregressivo Series Temporais.