Orientador: Edmundo Roberto Mauro Madeira / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-22T14:11:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 WatzkoNeto_Francisco_M.pdf: 5480117 bytes, checksum: e4906a1cef41a7f898962b1fc1bc1bd6 (MD5) Previous issue date: 1997 / Resumo: A crescente importância das redes de computadores impulsionou os estudos sobre formas de efetuar o gerenciamento de redes de uma forma mais eficiente. Com base neste fato, vem sendo estudado o gerenciamento pró-ativo de redes. Este novo paradigma visa a identificação de situações que possam levar à degradação dos sistemas de computação antes que elas venham a degradar o funcionamento do sistema e tentar evitar que tais situações ocorram através de ações corretivas. A crescente importância das redes de computadores impulsionou os estudos sobre formas de efetuar o gerenciamento de redes de uma forma mais eficiente. Com base neste fato, vem sendo estudado o gerenciamento pró-ativo de redes. Este novo paradigma visa a identificação de situações que possam levar à degradação dos sistemas de computação antes que elas venham a degradar o funcionamento do sistema e tentar evitar que tais situações ocorram através de ações corretivas. O conceito de séries temporais foi aplicado inicialmente neste trabalho na tarefa de identificação do funcionamento normal da rede e posteriormente na estimativa do funcionamento futuro da mesma. Segundo [CHA 84], uma série temporal é uma coleção de observações feitas seqüencialmente no tempo. Na teoria de séries temporais procura-se identificar de que forma os valores anteriores de uma variável influenciam o comportamento futuro desta. Através da modelagem deste relacionamento, procura-se estimar o comportamento futuro da variável. Com a utilização desta teoria neste trabalho procurou-se modelar o comportamento de uma das variáveis utilizadas na caracterização do comportamento da rede, visando estimar o funcionamento futuro e desta forma identificar situações que levassem à degradação do sistema. Recentemente, grande parte dos esforços tem sido voltados para a tarefa de gerenciamento de redes, porém, o gerenciamento dos sistemas conectados a estas redes tornou-se cada vez mais importante. Este trabalho propõem um modelo para o gerenciamento pró-ativo que se utiliza de informações tanto em nível de rede quanto em nível de aplicação. Em acréscimo, é especificado um conjunto de funções de gerenciamento pró-ativo que se utilizam deste nível de informações disponibilizado. Um protótipo baseado no modelo de gerenciamento pró-ativo proposto foi implementado. Este protótipo utiliza informações tanto em nível de rede quanto em nível aplicação na caracterização do comportamento normal da rede e aplica os conceitos de séries temporais para a estimativa do funcionamento futuro da rede / Abstract: The increasing importance of the network computer has stimulated research about different kinds of more efficient network management. Based on this, studies have been made about proactive network management. This new paradigm intends to identify situations that may lead to a system performance degradation before it would take place and avoid the occurrence of these situations by using corrective actions. Two new contributions in the field of computer proactive network management are introduced in this dissertation: the consideration of traffie in the application leveI proposal of a network management model and in a set of proactive network functions, and the use of time series in the analysis and estimate of the network behavior. The time series concept was used first in the identification of the standard computer network behavior and then in the estimate of its future behavior. Based on [CHA 84], a time series is a collection of observations done sequeneely in time. The time series theory tries to identify how the past values of a variable in.t1uenee its future behavior. The modeling of this relation tries to estimate the future behavior of the variable. Applied to this work, the theory models the behavior of one variable used in the characterization of the computer network behavior, for the purpose of trying to estimate the future behavior and, in this way, identify situations that lead to a system performance degradation. Many of the recent researches have been focused in the work of computer network management, but the administration of the systems connected to these networks are becoming more important. This work suggests a proactive computer network management model that uses both the network level and the application level information. Another contribution also proposed is a set of proactive network functions that use this level of information. A prototype based on the proposed proactive network management model was implemented. This prototype uses both level of information: the network and the application level in the characterization of the normal behavior of the eomputer network and it applies the time series concepts in the estimate of the eomputer network future behavior / Mestrado / Mestre em Ciência da Computação

Orientadores: Marinho Gomes de Andrade Filho, Secundino Soares Filho / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-07-27T14:20:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ballini_Rosangela_D.pdf: 10361310 bytes, checksum: 8286d66a9aea521833a85b0bdf668e0f (MD5) Previous issue date: 2000 / Resumo: Análise e previsão de vazões são de fundamental importância no planejamento da operação de sistemas de recursos hídricos. Uma das grandes dificuldades na previsão das séries de vazões é a presença da sazonalidade devido aos períodos de cheia e seca do ano. Os modelos estocásticos foram, por um longo tempo, a alternativa mais comum aos modelos determinísticos ou hidrológicos na análise e previsão de vazões, baseados principalmente na metodologia de Box & Jenkins. Esta metodologia exige algum tipo de manuseio nos dados para tratar a não-estacionariedade ou o uso de modelos periódicos, necessitando de uma laboriosa formulação teórica para os procedimentos estatísticos. Redes neurais artificiais, especialmente redes multi-camadas com algoritmo back-propagation vêm sendo sugeridas para análise de séries temporais devido a sua capacidade para tratar com relações não-lineares.de entrada-saída, destacando sua habilidade de aprendizado e capacidade de generalização, associação e busca paralela. Estas qualidades as tornam capazes de identificar e assimilar as características mais marcantes das séries, tais como sazonalidade, periodicidade, tendência, entre outras, muitas vezes camufladas por ruídos. A capacidade de mapeamentos complexos das redes neurais cresce com o número de camadas e neurônios, acarretando :illaior tempo de processamento bem como considerável soma de dados. Entretanto, na prática muitas vezes os parâmetros devem ser estimados rapidamente e somente uma pequena quantidade de dados é disponível. Freqüentemente, dados do mundo real apresentam ruídos, podendo conter contradições e imperfeições. Tolerância a imprecisão e incertezas é também exigida para considerar tratabilidade e robustez. Conjuntos nebulosos baseados em modelos de análise de dados vêm sendo empregados sob essas hipóteses. A aplicação de modelos de redes neurais nebulosas une os benefícios das redes neurais e da teoria de conjuntos nebulosos, combinando-os em um sistema integrado para previsão de vazões naturais médias mensais. São realizadas análise e previsão de vazões usando modelos de séries temporais, redes neurais e redes neurais nebulosas para previsão um passo à frente e vários passos à frente para as séries das usinas hidroelétricas brasileiras localizadas em diferentes regiões. O desempenho dos modelos foi comparado e os resultados mostraram que os modelos propostos apresentaram melhor desempenho que as outras abordagens tanto para previsão um passo à frente como para previsão com vários passos à frente / Abstract: Analysis and forecast of seasonal stream flow series are of utmost importance in the operation planning of water resources systems. One of the greatest difficulties in forecasting of those series is the seasonality nature of stream flow series due to wet and dry periods of the year. For a long time, the use of stochastic models, based on the c1assic Box & Jenkins methodology, were the most employed alternative to the deterministic or hydrologic models in the analysis and forecast of stream flow series. This methodology requires either some kind of data manipulation to deal with the nonstationarity or the use of periodic models. Therefore the statistical procedures, requires an arduous theoretical formulation. Artificial Neural Networks (ANN), especially multilayer perceptrons with a back-propagation algorithm, have recently been suggested for time series analysis. They have the ability to deal with nonlinear input-output relationships. Their major assets are the learning ability and generalization, association and parallel search capability. These qualities enable them to identify and to assimilate some of the features of the series as seasonality, periodicity, tendency sometimes difficult to detect under noise. The capability of complex mapping of the ANN increases with the number of layers and neurons. The use of ANN usually requires the investment of a long period of time in the modeling process, as well as a considerable amount of data. ln practice, however, the parameters usually must be quickly estimated and only a small quantity of data is available. Very often, real world data are noisy, and the collected data may contain contradictions and imperfections. Tolerance for imprecision and uncertainty is also required to achieve tractability and robustness. Fuzzy sets based data analysis models have been especially suitable for these purposes. This suggests the application of neurofuzzy network models to seasonal stream flow forecasting. These models combine the advantages of the ANN and fuzzy set based approaches in a single integrated decision-making system. Analysis and forecast of stream flows one-step-ahead and multi-step-ahead are accomplished, using time series models, neural networks, and neurofuzzy networks. Database of average monthly inflows from Brazilian hydroelectric plants located in different river basins were used. The performance of the models was compared and the results show that the models here proposed provide a better performance than the others ones considering one-step-ahead forecasting and multi-step-ahead forecasting / Doutorado / Doutor em Engenharia Elétrica

Os sistemas biológicos interagem com o ambiente em que vivem de muitas formas, e uma das principais formas na qual essa interação se dá é pela transmissão de mensagens, de diversas maneiras. A transmissão de mensagens por vias sonoras, em animais, é uma questão muito abordada em muitos estudos por ser uma importante via de comunicação utilizada por diversos tipos de sistemas biológicos. Este trabalho tem como objetivo verificar, pelo viés da Teoria da Informação de Shannon, se através da organização das séries temporais referentes à comunicação é possível observar a diminuição de geração de entropia no sistema nervoso referente ao processamento dos sinais sonoros de comunicação. Para tanto, utilizou-se, como sistemas-modelo, três espécies de anuros, Scinax perpusillus e Hypsiboas faber e Hypsiboas pardalis. Ferramentas de análise não-lineares, como a Entropia Aproximada Volumétrica, Análise de Potência Espectral e Plot de Poincaré, foram utilizados para caracterizar a variabilidade tanto do sinal emitido por um único animal quanto dos sinais trocados entre indivíduos da mesma espécie. Foi verificado que as séries temporais analisadas são altamente variáveis, com os intervalos entre vocalizações sendo descritos por distribuições de Lévy. As séries temporais relativas à interação entre indivíduos da mesma espécie apresentam uma alta variabilidade, porém menor que as individuais. Devido ao controle neural exercido na vocalização em anuros, é possível que a variabilidade apresentada pelas séries otimize o processo de emissão sonora, diminuindo a sobreposição de vocalizações entre indivíduos. A diminuição da variabilidade da interação entre indivíduos pode ser um indicativo da diminuição da geração de entropia no processo de comunicação destes animais. / Biological systems interact with their environment in many forms. The way these interactions occur can be assigned, ultimately, as the transmission of messages. Transmission of messages by sound waves, in animals, is a well studied subject because they are an important way of communication used by many groups. The objective of the present work is to verify whether the central nervous system presents entropy generation minimization in processing communicating sound signals. The approach employed is derived from Shannons Information Theory. The temporal organization of the time intervals between successive vocalizations was the subject of analysis. Recordings of three anuran species, Scinax perpusillus, Hypsiboas faber and Hypsiboas pardalis were used. Non-linear analyses were performed by tools as Volumetric Approximated Entropy, Power Spectrum Analysis and Poincaré Plot in order to address the variability of the signals emitted by a single animal, as well as the signals exchanged among individuals of the same species. The time-series data analyzed present highly variability and can be adequately described by Lévys distributions. The time-series data of the interactions among individuals also present high variability, however such a variability is not as high as the variability of single individuals. The results suggest that the neural system works in a way that reduces the probability of vocalizations overlapping. The reduction in variability of the interactions among individuals is, perhaps, linked to a minimization of entropy generation in the communication process of these animals.

Introdução: A dengue é uma doença infecciosa causada por um arbovírus relatada em regiões tropicais e subtropicais. Os maiores números de casos costumam ocorrer nos períodos quentes e chuvosos do ano, que favorecem as condições para o desenvolvimento do vetor da doença, o mosquito Aedes aegypti. Modelos estatísticos podem ser úteis para a compreensão das variações mensais dos números de casos registrados da doença e podem trazer razoáveis predições dos números mensais de casos em um período subsequente a uma série temporal estudada. Métodos: Esta dissertação trata de um estudo ecológico com componente de série temporal. Foram usados registros mensais de casos confirmados de dengue, entre os anos de 1998 a 2008, obtidos do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN), de dois municípios do interior paulista (Ribeirão Preto e Campinas). Modelos estatísticos de séries temporais foram utilizados para descrever o comportamento das séries de dados e predizer o número esperado de casos da doença em um período subsequente. Utilizou-se modelos de Box & Jenkins, ou seja, o modelo SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) com extensões (modelo SARIMAX) que permitem incorporar covariáveis como as temperaturas máxima, média e mínima e a precipitação média a cada mês. Utilizou-se o critério de Akaike (AIC) para a comparação entre diferentes especificações dos modelos. A partir dos modelos ajustados aos dados, foram obtidas predições mensais para o ano de 2009, sendo estas comparadas com os valores observados. Resultados: Sem considerar a inclusão de covariáveis, o melhor modelo para os dados de Campinas foi o SARIMA(2,1,2)(1,1,1)12 , e para os dados de Ribeirão Preto o melhor foi o SARIMA(2,1,3)(1,1,1)12 (modelos com menores valores de AIC). Ao incorporar nos modelos as variáveis climáticas, observou-se um melhor ajuste para o município de Campinas, o modelo SARIMAX(1,1,1)(1,1,1)12 que inclui a precipitação observada nos 2 meses antecedentes às ocorrências mensais de casos de dengue e a temperatura mínima registrada nos 3 meses antecedentes. No município de Ribeirão Preto, o modelo que mostrou-se mais adequado aos dados foi o SARIMAX(1,1,1)(0,1,1)12 que inclui precipitação observada nos 3 meses antecedentes às ocorrências mensais de casos de dengue e a temperatura mínima registrada em um mês anterior. As predições mensais obtidas para o ano de 2009 mostraram-se razoavelmente próximas àquelas observadas, em ambos municípios. Conclusões: Os resultados do presente estudo, em adição a resultados da literatura, evidenciam que os números de componentes autorregressivos e de média móvel adequados ao ajustes de modelos SARIMA variam de uma população a outra, sugerindo diferentes padrões temporais da doença de acordo com características locais. Comparações entre valores preditos e observados sugerem que os modelos SARIMA são ferramentas úteis para predição do número de casos de dengue. Sugere-se que os modelos utilizados nesta dissertação sejam utilizados por serviços municipais de saúde para a vigilância da doença, o que pode trazer benefícios em programas de prevenção e planejamentos de serviços públicos. / Introduction: Dengue is an infection disease which is caused by an arbovirus related to tropical and subtropical region. Most cases usually occur on warm and rainy weathers of the years that facilitate the conditions of the development vector of the disease, the Aedes Aegypti mosquito. Statistical models can be very useful to comprehend the monthly variations of the number of registered cases of the disease, and they might bring reasonable predictions to the monthly number of cases in a subsequent period to a studied time series. Metodology: This dissertation is about ecologic study with a time series component. It was used monthly registry of confirmed dengue cases, between 1998 and 2008 years, obtained by the Information Center of Notification Diseases (ICND), out of two cities in the state of São Paulo (Campinas and Ribeirão Preto). Statistic time series models were used to describe the data series behavior and to predict the average number of disease cases in the subsequent period. We used the Box & Jenkins model, that in, the SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) model, with extensions (SARIMAX model) that allow to incorporate co-variables to the maximum, mean and minimum temperatures and the average monthly precipitation. We used the Akaike criterio (AIC) for comparison between different model specifications. From the fit data models, we obtained monthly predictions to the 2009 year, being compared to the observed data. Results: Without considerating the inclusion of the covariables, the best model for Campinas data was the SARIMA(2,1,2)(1,1,1)12, and for Ribeirão Preto data the best was SARIMA(2,1,3)(1,1,1)12 (smaller AIC values models). As we incorporate the climate variables in the models, we observe that the best fit for Campinas city was the SARIMAX(1,1,1)1,1,1)12 that includes the observed precipitation in 2 months before the monthly dengue cases and the minimum registered temperature in 3 months before. In Ribeirão Preto city, the most adequate model was the SARIMAX(1,1,1)(0,1,1)12 that includes the observed precipitation in 3 months before the monthly dengue case occurrence and the minimum temperature in one month before. The monthly prediction obtained for 2009 year show reasonably close to the observed, in both cities. Conclusion: The results of this study, in addition to the literature results, show that the adequate number of autoregressive and moving average components fitted in SARIMA models, vary between one population and other, suggesting different disease time patterns according to local characteristics. Comparing predict and observed values suggest that the SARIMA models are useful tools to predict the number of dengue cases. We suggest that the models in this dissertation be used in city health services to surveillance the disease, which may bring benefits for prevention programs and public service planning.

Orientador: Claudia Maria Bauzer Medeiros / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-23T21:42:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silva_FelipeHenriquesda_M.pdf: 3283921 bytes, checksum: 6875b168c728390c5cbeb2e32389cb99 (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Séries temporais são sequências de valores medidos em sucessivos instantes de tempo. Elas são usadas em diversos domínios, tais como agricultura, medicina e economia. A análise dessas séries é de extrema importância, fornecendo a especialistas a capacidade de identificar tendências e prever possíveis cenários. A fim de facilitar sua análise, especialistas frequentemente associam anotações com séries temporais. Tais anotações também podem ser usadas para correlacionar séries distintas, ou para procurar por séries específicas num banco de dados. Existem muitos desafios envolvidos no gerenciamento destas anotações - desde encontrar estruturas adequadas para associá-las com as séries, até organizar e recuperar séries através das anotações associadas a estas. Este trabalho contribui para o trabalho em gerenciamento de séries temporais. Suas principais contribuições são o projeto e desenvolvimento de um arcabouço para o gerenciamento de múltiplas anotações associadas com uma ou mais séries em um banco de dados. Este arcabouço também fornece meios para o controle de versão das anotações, de modo que os estados anteriores de uma anotação nunca sejam perdidos. Serial Annotator é uma aplicação desenvolvida para a plataforma Android. Ela foi usada para validar o arcabouço proposto e foi testada com dados reais envolvendo problemas do domínio agrícola / Abstract: Time series are sequences of values measured at successive time instants. They are used in several domains such as agriculture, medicine and economics. The analysis of these series is of utmost importance, providing experts the ability to identify trends and forecast possible scenarios. In order to facilitate their analyses, experts often associate annotations with time series. Such annotations can also be used to correlate distinct series, or look for specific series in a database. There are many challenges involved in managing annotations - from finding proper structures to associate them with series, to organizing and retrieving series based on annotations. This work contributes to the work in management of time series. Its main contributions are the design and development of a framework for the management of multiple annotations associated with one or multiple time series in a database. The framework also provides means for annotation versioning, so that previous states of an annotation are never lost. Serial Annotator is an application implemented for the Android smart phone platform. It has been used to validate the proposed framework and has been tested with real data involving agriculture problems / Mestrado / Ciência da Computação / Mestre em Ciência da Computação

Orientador : Aluisio Pinheiro / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-02T06:02:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 El-Dash_NealeAhmed._M.pdf: 2575997 bytes, checksum: 088bd55723061fd5478c77bdc1e8eedf (MD5) Previous issue date: 2002 / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientador: Luiz Koodi Hotta / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-03T19:14:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tsai_Rodrigo_M.pdf: 3968907 bytes, checksum: 2e2506f2a5b89464ff38f3bc0750e722 (MD5) Previous issue date: 2003 / Mestrado / Mestre em Estatística

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:06:41Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo9499_1.pdf: 5395681 bytes, checksum: 1dc9a9e2691f13e03f2b904a6c35731d (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2012 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Modelos gaussianos de séries temporais ARMA têm sido largamente utilizados na literatura. Benjamin et al. (2003) estenderam estes modelos para variáveis pertencente a família de distribuição exponencial. Nesta mesma linha, Rocha e Cribari-Neto (2009) propuseram um modelo de série temporal para a classe de distribuições Beta. Nesse sentido, nós propomos o modelo autorregressivo de médias móveis simétrico (SYMARMA), um modelo dinâmico para variáveis aleatórias pertencentes à classe de distribuições simétricas que inclui tanto a dinâmica autorregressiva e de média móveis, como também permite inserir regressores no modelo. O modelo SYMARMA é construído a partir da classe de regressão simétrica só que agora, na especificação da média, temos uma componente adicional com termos autoregressivos e de médias móveis incluídos aditivamente. A estimação dos parâmetros do modelo SYMARMA é feita através da maximização do logaritmo da função de verossimilhança condicional usando um algoritmo de otimização não-linear, em particular utilizamos o algoritmo escore de Fisher. Estudos de simulação foram realizados para avaliar o desempenho e o comportamento do estimador de máxima verossimilhança condicional para os parâmetros do modelo e, para também avaliar o efeito da presença de outlier aditivo ou de inovação no ajuste e na previsão de observações futuras. Discutimos testes de hipóteses para os parâmetros do modelo. Aplicações com dados reais também serão apresentadas e discutidas

Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2017-01-23T16:19:23Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1678986 bytes, checksum: d68f5e5f546dd92673fb1a2365aedbb2 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-23T16:19:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 1678986 bytes, checksum: d68f5e5f546dd92673fb1a2365aedbb2 (MD5) Previous issue date: 2016-12-15 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Estudos que utilizam séries temporais são realizados em diversas áreas do conhecimento, como: economia, geofísica, geodésia etc. Dados específicos são associados a cada área supracitada, possibilitando efetuar análises sobre as séries, e avaliar as influências temporais de diversos fatores que interferem nos dados. No âmbito da Geodésia Espacial, vários estudos são desenvolvidos, de forma direta ou indireta, sobre séries temporais de dados posicionais (coordenadas), permitindo investigar a influência, por exemplo, da ionosfera, da troposfera, da geodinâmica, de cargas etc. No entanto, a construção de uma série temporal posicional apresenta alguns empecilhos, que tornam esse procedimento moroso e, em muitos casos, inviável. Nesse contexto, desenvolveu-se uma metodologia e implementou-se no software RINEX EDITION, cujo objetivo foi a geração de séries temporais posicionais de forma automatizada, utilizando dados das estações da RBMC, editáveis com o TEQC também automatizado, em conjunto com o serviço de processamento online IBGE-PPP. Séries temporais posicionais (coordenadas cartesianas X, Y, Z; elipsoidais φ, λ, h e as precisões de ambas) foram geradas considerando um período de seis anos (2010-2015), para as estações NAUS e SAGA. O tempo destinado à construção dessas séries foi de 48 horas, utilizando uma conexão de internet de banda larga de 5MB, confirmando assim a eficiência do programa, quando se compara ao tempo demandado no procedimento manual. Efetuando-se uma análise exploratória sobre as séries de componentes cartesianas pode-se observar que a componente Z referente à estação NAUS apresentou um deslocamento entre os anos de 2013 e 2014, o que não foi observado nas séries das demais componentes. Quando consideradas as séries de dados fluviométricos e de altitudes geométricas filtradas com médias móveis, observou-se uma correlação inversa muito forte para as séries referentes às estações localizadas em Manaus, enquanto as séries referentes às estações localizadas em São Gabriel da Cachoeira apresentaram correlação inversa moderada, mostrando que Manaus sofre maior influência da carga hidrológica. A estação NAUS apresentou amplitude considerável em sua série de altitude geométrica, superando amplitudes encontradas por outros autores. Mesmo com uma distância considerável entre as estações da RBMC e a diferença entre a vazão nas estações linimétricas, as estações RBMC (NAUS e SAGA) apresentaram uma correlação direta forte entre suas altitudes geométricas. A partir da aplicação dos testes de hipóteses de: Cox-Stuart (para tendência); Kruskall-Wallis (para sazonalidade) e Dickey-Fuller (para estacionariedade) verificou-se que as séries de cotas linimétricas e altitudes geométricas das estações localizadas em Manaus apresentaram ocorrência de tendência, sendo que somente a primeira apresentou sazonalidade, o que não ocorreu com a segunda. Considerando as séries das estações localizadas em São Gabriel da Cachoeira inferiu-se que a série de cotas linimétricas não apresentou tendência, o que não se repetiu para a série de altitudes geométricas, ou seja, esta série apresentou tendência. A série de cotas linimétricas apresentou sazonalidade, o que não foi apresentado pela série de altitudes geométricas. / Researches that use time series are accomplished in several fields of studies, such as economy, geophysics, geodesy, etc. Specific data are associated to each field of study, making possible to do analyses over the series and evaluate the time influences of several factors that affect the data. Within the scope of Spatial Geodesy, many studies are developed, directly or indirectly, about time series of positional data (coordinates), allowing to explore the influence of: the ionosphere, the troposphere, the geodynamics, loads, etc. However, the construction of a positioning time series shows some limitations, that make this process slow, and many times, impracticable. In this sense, it was developed a methodology to be implemented in the software RINEX EDITION, which goal was to create positioning time series in an automated way, using the data from the RBMC stations, editable with TECQ, also automated, along with the online processing service IBGE-PPP. Positioning time series (Cartesian coordinates X, Y, Z; ellipsoidal coordinates φ, λ, h and their precisions) were created, considering a six years’ period (2010-2015), to the stations NAUS and SAGA. The time consumed to build theses series was 48 hours, using a 5 MB internet connection, confirming the efficiency of the software, when compared to the time demanded at the manual process. By doing an exploratory analysis about the cartesian components series, is noticed that the Z component of the NAUS station showed a drift between the years of 2013 and 2014, what was not observed at the others components. When considering the series of fluviometric data and geometric altitudes filtered with moving averages, a very strong inverse correlation was observed for the series referring to the stations located in Manaus, while the series referring to the stations located in São Gabriel da Cachoeira presented a moderate inverse correlation, showing that Manaus suffers greater influence of the hydrological load. The NAUS station presented considerable amplitude in its geometric altitude series, surpassing amplitudes found by other authors. Even with a considerable distance between the RBMC stations and the difference between the flow in the linimetric stations, RBMC stations (NAUS and SAGA) showed a strong direct correlation between their geometric altitudes. From the application of the hypothesis tests of: Cox-Stuart (for trend); Kruskall-Wallis (for seasonality) and Dickey-Fuller (for stationarity), it was verified that the series of linimetric dimensions and geometric altitudes of the stations located in Manaus presented a tendency occurrence, only the first showing seasonality, which did not occur with the second. Considering the series of the stations located in São Gabriel da Cachoeira it was inferred that the series of linimetric dimensions did not present a tendency, which was not repeated for the series of geometric altitudes, that is, this series presented a tendency. The series of linimetric dimensions presented seasonality, which was not presented by the series of geometric altitudes.

Orientador: Aluisio de Souza Pinheiro / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-04T01:50:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Hatadani_IzabellaMendes_M.pdf: 928963 bytes, checksum: 23ead94a9b643fb48d852b47082f0b41 (MD5) Previous issue date: 2004 / Resumo: Recursos computacionais mais poderosos tem intensicado a cria»cao e utilizacao de metodologias de ajuste e predicao em situacoes em que nao se tem expectativa de observacoes cujo grau de dependencia decaia rapidamente ao longo do tempo. Essa caracteristica de uma persistencia maior da dependencia, conhecida tambem como longa dependencia, tem sido objeto de intensos estudos nas ultimas decadas. Um dos modelos mais utilizados e uma generalizacao, pela integracao fracionaria, dos modelos classicos de Box e Jenkins. O modelo ARFIMA foi proposto por Hos- king em 1981 e de caracterizado por um operador em forma de serie infnita, dependente de um par^ametro d. Varios estimadores de d sao encontrados na literatura. Nossos estudos se concentram nos propostos por: Geweke e Porter-Hudak(1993); Reisen(1994); e Jensen(1999). Esses estimadores podem ser conjuntamente classicados como metodos semiparametricos, em que se transforma o processo ARFIMA em processo ARMA, de forma que os outros par^ametros do modelo possam ser estimados por metodologias usuais. Uma importante quest~ao nessa forma estimacao e a perda de informacao ocasionada pela transformacao citada, uma vez que ha a necessidade de truncamento da serie que caracteriza a longa dependencia. Estudos da informacao perdida (inconclusivo) e EQM e vicio por simulacao foram usados para avaliar de que forma a escolha do ponto de truncamento afeta a qualidade dos estimadores. Os resultados indicam que o ponto ideal de truncamento da serie varia bastante e sofre grande influencia dos valores dos parametros do modelo. Uma lustracao e realizada em dados reais / Abstract: The growing computer power has enable researchers to develop methodologies for estimation and prediction in time series whose observations are not necessartily weakly dependent. Among these developments, ARFIMA models have the nice property of linking themselves directly to the classical time series analysis ARMA models. We will be studying the efects of estimating the long dependence parameter d on the ARMA parameters. Among the various estimators on the literature, wewill be using the ones proposed by Geweke and Porter-Hudak(1993), Reisen(1994) and Jensen(1999). The aim of the study is to evaluate the importance of truncation when transforming the ARFIMA model to the ARMA model for the estimations thereof. MSE and bias are compared through simulation. Results indicate that ideal truncation point is strongly dependent on the values of the parameters themselves but some reasonably broad measures can still be taken in order to e±ciently recover information from the data / Mestrado / Estatistica / Mestre em Estatística