O objetivo deste trabalho é calcular explicitamente a função densidade espectral do processo estocástico estacionário. α : é um parâmetro em (0,1) e X0 tem distribuição v , onde v é a (única) medida invariante absolutamente contínua em relação a Lebesgue. Mostramos ainda que vale a Lei Forte dos Grandes Números para o processo { Xt} teN e obtemos uma estimativa de α: baseada em uma série temporal. / The purpose of this work isto show explicitly the spectral density function of the stationary stochastic process. α is a parameter in (0,1) and X0 has distribution v, where vis the (unique) invariant measure for Tα absolutely continuous with respect to the Lebesgue measure. We also show that the Strong Law of Large Numbers holds for the process { Xt} tEN and obtain an estimate for the parameter α: based on a time senes.

O objetivo deste trabalho é calcular explicitamente a função densidade espectral do processo estocástico estacionário. α : é um parâmetro em (0,1) e X0 tem distribuição v , onde v é a (única) medida invariante absolutamente contínua em relação a Lebesgue. Mostramos ainda que vale a Lei Forte dos Grandes Números para o processo { Xt} teN e obtemos uma estimativa de α: baseada em uma série temporal. / The purpose of this work isto show explicitly the spectral density function of the stationary stochastic process. α is a parameter in (0,1) and X0 has distribution v, where vis the (unique) invariant measure for Tα absolutely continuous with respect to the Lebesgue measure. We also show that the Strong Law of Large Numbers holds for the process { Xt} tEN and obtain an estimate for the parameter α: based on a time senes.

O objetivo deste trabalho é calcular explicitamente a função densidade espectral do processo estocástico estacionário. α : é um parâmetro em (0,1) e X0 tem distribuição v , onde v é a (única) medida invariante absolutamente contínua em relação a Lebesgue. Mostramos ainda que vale a Lei Forte dos Grandes Números para o processo { Xt} teN e obtemos uma estimativa de α: baseada em uma série temporal. / The purpose of this work isto show explicitly the spectral density function of the stationary stochastic process. α is a parameter in (0,1) and X0 has distribution v, where vis the (unique) invariant measure for Tα absolutely continuous with respect to the Lebesgue measure. We also show that the Strong Law of Large Numbers holds for the process { Xt} tEN and obtain an estimate for the parameter α: based on a time senes.

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The methodology consisted in the selection of pastures in three levels of degradation for the species mentioned above; historical management for the last 15 years; and estimated vegetative vigor analysis using satellite images from the MODIS sensor, i.e. product MOD13Q1 - NDVI, for the period 2000 to 2015. The time series was analyzed using seasonal metrics and the algorithms Breaks For Additive Season and Trend (BFAST) for trend analysis and identification of the degradation factors for the three levels of degradation of both species. The results demonstrated the differentiation between the three categories of pasture management (optimal, reasonable and poor) for the two grass species using data collected in the field and orbital. According to the seasonal metrics, statistically, the species presented differentiated vegetative vigor behaviors (t = 2,083, gl = 375, p <0.001), and the discrimination is higher using the amplitude and maximum metrics of the NDVI index. The optimal pastures (t = 2.876, gl = 375, p <0.001) and poor (t = 4,142, gl = 375, p <0.001) differed according to seasonal behavior, while reasonable pastures did not (t = 0.745; = 375, p> 0.05). The optimal and reasonable pastures of B. Brizantha presented similar behaviors over the analysis period, whereas the poor pasture presented differentiated behaviors for the amplitude and average metrics. However, the optimal, reasonable and poor pastures of the A. Gayanus species, despite having differentiated qualities and management in the field, the NDVI values throughout the temporal series presented similar behaviors for both qualities. The Trends analysis showed that the high temperatures of 2007 and 2010 generated negative breaks points for both species, while the years of 2009 and 2013 were points of positive breaks due to the increase in rainfall records. As a conclusion, moderate resolution orbital data, particularly NDVI, allow the differentiation of pasture species and their respective qualities through the analysis of time series and, on the other hand, trend analysis showed that both species of grass showed high Sensitivity to the climatic factors, as El Niño and La Niña, in relation to the management used. / A degradação das pastagens é um processo presente na região tropical e no Brasil, pois estima-se que, aproximadamente, há mais de 100 milhões de hectares em más condições de conservação e manejo. Este trabalho tem como objetivo compreender, de forma exploratória, a qualidade das espécies de pastagens Brachiaria Brizantha e Andropogon Gayanus avaliando as características sazonais e de tendências em relação aos fatores condicionantes da degradação na microrregião de São Miguel do Araguaia. A metodologia consistiu na seleção de pastagens em três níveis de degradação para as espécies supracitadas; levantamento histórico do manejo para os últimos 15 anos; e análise do vigor vegetativo estimado por meio de imagens de satélite provenientes do sensor MODIS, i.e. produto MOD13Q1 – NDVI, para o período de 2000 a 2015. A série temporal foi analisada utilizando métricas sazonais e o algoritmo Breaks For Additive Season and Trend (BFAST) para análise de tendências e identificação dos fatores de degradação para os três níveis de degradação de ambas espécies. Os resultados demostraram a diferenciação entre as três categorias de gestão de pastagens (ótimo, razoável e pobre) para as duas espécies de capim utilizando os dados coletados em campo e orbitais. Conforme às métricas sazonais, estatisticamente, as espécies apresentaram comportamentos de vigor vegetativo diferenciados (t= 2,083; gl= 375; p<0,001), sendo que, a discriminação é maior utilizando as métricas de amplitude e máximo do índice NDVI. As pastagens ótimas (t=2,876; gl=375; p<0,001) e pobres (t=4,142; gl=375; p<0,001) apresentam diferenciação de acordo com comportamento sazonal, enquanto as pastagens razoáveis não (t=0,745; gl=375; p>0,05). Os pastos ótimos e razoáveis de B. Brizantha apresentaram comportamentos semelhantes ao longo do período da análise, enquanto que o pasto pobre apresentou comportamentos diferenciados para as métricas de amplitude e média. Entretanto, os pastos ótimos, razoáveis e pobres da espécie A. Gayanus apesar de apresentar qualidades e manejos diferenciados em campo, os valores de NDVI, ao longo da série temporal, apresentaram comportamentos semelhantes para ambas qualidades. A análise de Tendências demostrou que as altas temperaturas dos anos 2007 e 2010 geraram pontos de quebras negativos para ambas espécies, enquanto os anos de 2009 e 2013 foram pontos de quebras positivas pelo aumento dos registros pluviométricos de precipitações. Como conclusão, os dados orbitais de resolução moderada, particularmente de NDVI, permitem a diferenciação das espécies de pastagens e de suas respectivas qualidades mediante a análise de séries temporais e, por outro lado, a análise de tendência mostrou que ambas espécies de capim apresentaram alta sensibilidade aos fatores climáticos El Niño e La Niña em relação ao manejo empregado.

[pt] O presente trabalho é inteiramente baseado na teoria de modelagem de series temporais, proposta por BOX & JENKINS em Time Series Analysis: Forecasting and Control. (1970). E dado ênfase ao problema de transformação e estimação de parâmetros, com vistas a previsão de series temporais. O trabalho apresenta um conjunto de programas para aplicação das técnicas desenvolvidas. Em particular é tratado o caso de uma serie hidrológica de vazões do Rio Grande, Brasil, nos últimos 40 anos. / [en] The present paper is totally based upon the theory of time series modeling, presented by BOX & JENKINS in Time Series Analysis: Forecasting and Control. (1970). Enphasis is given to the problem of tranformation and estimation of parameters, with the objective to forecast time series. This paper presents a set of programs for pratical applications of the techniques developped. The case of a hidrologic time series of inflows of Rio Grande, Brasil is included.

[pt] Muito freqüentemente, as técnicas utilizadas na identificação de processos estocásticos conduzem a mais de um modelo passível de ser utilizado na caracterização do processo. O problema de escolher entre estes modelos é formulado como um problema de teste de hipóteses, e o teste de razão de verossimilhança é a ele aplicado. Considera-se então a situação particular onde se quer descrever processos de parâmetro discreto (séries temporais) através de modelos ARIMA (autoregressive Integrated Moving Average). O teste de razão de verossimilhança associado ao problema é então deduzido e implementado através do algoritmo de Kalman-Bucy. Comparações com um outro teste usualmente empregado na escolha de modelos para séries temporais mostram a superioridade do teste de razão de verossimilhança. / [en] Very often random process identification techniques lead to several prospective models to characterize the process. The problem of choosing among these models is cast as a hypothesis testing problem, to which a likelihood ratio test is applied. For the special situation in which a choice between two autoregressive integrated moving average models is to made, likelihood ratio is derived and afterwards implemented through the Kalman-Bucy algorithm. Comparisons with another procedure usually connected to time series model choices show likelihood ratio tests are definetely superior.

[pt] As fontes renováveis de energia tem adquirido grande relevância no contexto mundial devido as diretrizes tomadas pelas políticas globais. Embora sejam termoelétricas, as usinas a biomassa são consideradas fontes de energia renováveis por manter os níveis de gás carbônico na atmosfera. Além disso, as usinas termoelétricas têm mais autonomia na geração do que as demais fontes renováveis como hidrelétricas, eólicas e solares que dependem de incertezas como vazões de água, velocidade do vento e irradiação solar, respectivamente. Este conjunto de características torna a biomassa uma fonte de energia indispensável para futuros planejamentos de operação do sistema. No entanto, esta fonte apresenta períodos intermitentes por estar usualmente atrelada a cultura de cana-de-açúcar. Poucos são os estudos de previsão e simulação desta fonte de energia. Dessa forma, a dissertação visa a implementação do modelo de cadeias de Markov com simulações de Monte Carlo. / [en] Renewable energy sources have acquired great relevance in the world context due to the guidelines taken by global policies. Although they are thermoelectric, biomass power plants are considered renewable energy sources because they maintain the levels of carbon dioxide in the atmosphere. In addition, thermoelectric plants have more autonomy in generation than other renewable sources such as hydro, wind and solar, which depend on uncertainties such as water flow, wind speed and solar irradiation, respectively. This set of characteristics makes biomass an indispensable energy source for future system operation planning. However, this source has intermittent periods as it is usually linked to the sugarcane crop. There are few prediction and simulation studies of this energy source. Thus, the dissertation aims to implement the Markov chain model with Monte Carlo simulations.

[pt] Métodos de amortecimento exponencial são formulações versáteis para a previsão de séries temporais univariadas, desenvolvidas na década de 1960. Modelos mais recentes têm feito uso do bagging para melhorar a qualidade das previsões. Um destes, o BaggedETS, desenvolvido em 2016, trouxe melhorias na qualidade de previsão e está disponível na biblioteca forecast para R. Uma proposta posterior, BaggedClusterETS, adicionou uma etapa de clustering e validação para tratar o efeito da covariância associada ao uso do bagging, resultando em ganhos adicionais de performance. Este trabalho explora três extensões dos métodos supracitados e seus efeitos: o primeiro estuda os efeitos do maximum entropy bootstrap na realização do BaggedETS. O segundo explora diferentes medidas de dissimilaridade para construir os clusters do BaggedClusterETS. O terceiro emprega uma versão simplificada do BaggedClusterETS, removendo as etapas de validação e seleção, empregando apenas os medóides para realizar o bagging. Para testar estas propostas, 21 séries temporais da aviação civil e demanda energética foram empregadas. / [en] Exponential smoothing methods are flexible procedures for univariate time series forecasting, developed in the 1960 s. Most recent developments based on these models use bagging to improve forecast quality. One of these implementations, BaggedETS, developed in 2016, brought improvements in forecast quality and is distributed through the forecast package for R. A posterior implementation, BaggedClusterETS, adds clustering and validation steps to address the covariance effect associated with bagging. The proposal resulted in further accuracy improvements. This work delves into three extensions of the aforementioned methods: the first studies the effects of the maximum entropy bootstrap on the BaggedETS. The second explores different dissimilarity measures to construct the clusters in BaggedClusterETS. The third studies a simplified version of BaggedClusterETS, where the validation and selection steps are removed, and using only the medoids for bagging. To test these proposals, 21 time series from civil aviation and energy consumption were used.

[pt] Existe consenso entre os pesquisadores de que o modelo de séries temporais não é adequado para previsão de peças de reposição. Entretanto, a maioria das ferramentas de previsão existentes no mercado emprega o modelo de séries temporais. Este trabalho apresenta a distribuição de Poisson como alternativa para a previsão de estoque de peças eletrônicas de reposição. A partir de noções básicas de gestão de estoques utilizando séries temporais e dos conceitos de confiabilidade, disponibilidade e do Processo de Poisson é proposto um modelo alternativo. Com o uso de exemplos reais são apresentados os resultados da aplicação do modelo proposto e a comparação com o modelo SAGA, que utiliza séries temporais. A principal característica do modelo proposto é o uso da distribuição de Poisson e a Taxa de Falhas real como principais parâmetros de cálculo. A análise dos resultados mostrou que é possível reduzir os erros de previsão, o custo de estoque e o número de pedidos não atendidos, com conseqüente aumento da Disponibilidade Operacional. / [en] There is a consensus that time series model is not appropriate in forecasting replacement parts. However most of market used forecasting tools are time series models. This work presents Poisson distribution as an alternative to forecast replacement parts on electronic equipments. From basic stock management notions, using time series and trust concepts of reliability, availability, and Poisson Process, an alternative model is proposed. Using real examples, the result from proposed model and its comparison to SAGA model, which is based on time series, is presented. The major characteristic of the proposed model is the application of Poisson distribution, and the real faults rate as the main calculus parameters. The analyses results have shown that is possible to reduce forecasting errors, therefore the stock cost, and the reduction of back orders amount, increasing the Operational availability.

[pt] Atualmente, uma tarefa muito importante na mineração de dados é compreender como extrair os dados mais informativos dentre um número muito grande de dados. Uma vez que todos os campos de conhecimento apresentam uma grande quantidade de dados que precisam ser reduzidas até as informações mais representativas, a abordagem das séries temporais é definitivamente um método muito forte para representar e extrair estas informações. No entanto nós precisamos ter uma ferramenta apropriada para inferir os dados mais significativos destas séries temporais, e para nos ajudar, podemos utilizar alguns métodos de medida de similaridade para saber o grau de igualdade entre duas séries temporais, e nesta pesquisa nós vamos realizar um estudo utilizando alguns métodos de similaridade baseados em medidas de distância e aplicar estes métodos em alguns algoritmos de clusterização para fazer uma avaliação de se existe uma combinação (método de similaridade baseado em distância / algoritmo de clusterização) que apresenta uma performance melhor em relação a todos os outros utilizados neste estudo, ou se existe um método de similaridade baseado em distância que mostra um desempenho melhor que os demais. / [en] Nowadays a very important task in data mining is to understand how to collect the most informative data in a very amount of data. Once every single field of knowledge have lots of data to summarize in the most representative information, the time series approach is definitely a very strong way to represent and collect this information from it (12, 22). On other hand we need to have an appropriate tool to extract the most significant data from this time series. To help us we can use some similarity methods to know how similar is one time series from another In this work we will perform a research using some distance-based similarity methods and apply it in some clustering algorithms to do an assessment to see if there is a combination (distance-based similarity methods / clustering algorithm) that present a better performance in relation with all the others used in this work or if there exists one distancebased similarity method that shows a better performance between the others.