Made available in DSpace on 2016-03-04T13:41:36Z (GMT). No. of bitstreams: 2 378.pdf: 1267997 bytes, checksum: 184b2d2e442cd0f0eea2814e9d8b52ae (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2014 / Com a transição epidemiológica, as neoplasias ganharam grande relevância como causa de morbidade e mortalidade, principalmente em uma população que envelhece. O melanoma tem despertado grande atenção uma vez que é uma das neoplasias malignas com maior aumento na incidência nas últimas décadas, sendo a maior causa de morte entre os tumores malignos primários da pele. O principal fator de risco ambiental (radiação ultravioleta) é conhecido e potencialmente controlável, e a população com maior exposição ao risco é identificada. Os objetivos deste estudo foram identificar o comportamento desta doença na população brasileira, e avaliar os padrões de recidiva e morte de acordo com fatores sociais e do tumor propriamente dito. Foi realizada uma análise de série temporal, com modelagem idade-período-coorte, que identificou uma tendência de queda na mortalidade no país para as coortes de nascimento mais recentes. Na análise da coorte hospitalar em Centro de Referência Oncológico no Rio de Janeiro, observou-se um aumento na sobrevida global e sobrevida livre de doença para aqueles indivíduos com maior nível socioeconômico (medido pela escolaridade), ajustado por outros fatores. Observou-se nesta mesma coorte o risco de recidiva e morte segundo o estágio da doença na apresentação: risco baixo e constante no estágio inicial, risco elevado porém decrescente em estágios mais avançados. / Por fim observou-se o comportamento do fator espessura da lesão (índice de Breslow) como variável contínua em pacientes com melanomas localizados na pele, identificando-se um componente linear em lesões de até cinco milímetros, tamanho a partir do qual verifica-se a existência de um platô, com estabilização do risco de recidiva e morte. Este conjunto de estudos tem impactos potenciais: na avaliação do comportamento desta doença nas coortes mais jovens, na identificação de aspectos sociais relacionados a evolução clínica e suas consequências, na determinação do risco e suas repercussões na política de seguimento dos pacientes, e no entendimento do principal fator determinante do prognóstico do melanoma em tumores localmente avançados.

COELHO NETO, Raul Gonçalves. Modelos de previsão como ferramenta para o planejamento na gestão municipal : uma aplicação para a Prefeitura de Maracanaú-Ce. 2014. 50f. Dissertação (Mestrado Profissional) - Programa de Pós Graduação em Economia, CAEN, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2014. / Submitted by Mônica Correia Aquino (monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2014-10-31T19:47:10Z No. of bitstreams: 1 2014_dissert_rgcoelhoneto.pdf: 747363 bytes, checksum: 0f9d780ecacb80d8bd673895e27b9fa1 (MD5) / Approved for entry into archive by Mônica Correia Aquino(monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2014-10-31T19:47:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_dissert_rgcoelhoneto.pdf: 747363 bytes, checksum: 0f9d780ecacb80d8bd673895e27b9fa1 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-10-31T19:47:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_dissert_rgcoelhoneto.pdf: 747363 bytes, checksum: 0f9d780ecacb80d8bd673895e27b9fa1 (MD5) Previous issue date: 2014 / This paper aims to offer a tool for planning and management directed towards the development of related management activities of the Public Budget. The study is a bibliographic and quantitative character, which was used variables of income and expenditure of Ceará Maracanaú comprising the period between 2010 and 2013. Methodology Time Series, in particular, single equation autoregressive models (ARIMA) and autoregressive vector (VAR) was applied, for performing prediction of the main items of expenditure and revenue of the municipality analyzed, and the performance of the predictive models calibrated according to the minimization of the square root of the Mean Square Error (MSE) for the last year for which data were available and the forecast of the items was held by the end of 2014. According to the results, we realized the superiority of ARIMA models relative to VAR models for variables Tax Revenue, Expenditure on Education, Health Expenditure and Expenses currents, since the vector proposal got more grip in the modeling and prediction of Current Revenue Public Administration of Maracanaú. Despite the superiority of one method over another, it is underlined the importance of finding time series as planning mechanisms of the public budget in any sphere of government tools. / Este trabalho tem como objetivo ofertar uma ferramenta de planejamento e gestão direcionada para o desenvolvimento de atividades relacionadas ao manejo do Orçamento Público. O estudo tem um caráter bibliográfico e quantitativo, no qual se empregou variáveis de receitas e despesas do município cearense de Maracanaú compreendendo o período entre 2010 e 2013. Foi aplicada a metodologia de Séries Temporais, em particular, modelos uniequacionais (ARIMA) e vetoriais autoregressivos (VAR) para realização de previsão das principais rubricas de gastos e receitas da prefeitura analisada, sendo a performance dos modelos de previsão aferida de acordo com a minimização da raiz quadrada do Erro Quadrático Médio (EQM) para o último ano ao qual os dados estavam disponíveis e a previsão das rubricas foi realizada até o final do ano de 2014. De acordo com os resultados apresentados, percebeu-se a superioridade dos modelos ARIMA em relação aos modelos VAR para as variáveis Receita Tributária, Despesa em Educação, Despesa em Saúde e Despesas Correntes, já a proposta vetorial obteve maior aderência na modelagem e previsão das Receitas Correntes da prefeitura de Maracanaú. A despeito da superioridade de uma metodologia em relação à outra, ressalta-se como conclusão a importância destas ferramentas de séries temporais como mecanismos de planejamento do orçamento público em qualquer esfera de governo.

Neste trabalho abordamos três assuntos importantes na área de Estatística Matemática, Análise de Séries Temporais e Processos Estocásticos, a saber, cópuias, processos com longa dependência e o decaimento da correlação em processos estocásticos. Nossa contribuição para a teoria de cópuias compreende a derivação e estudo das cópuias relacionadas com certos tipos de processos estocásticos obtidos a partir da iteração de uma transformação suave por partes à uma determinada variável aleatória inicial. Aplicações à estimação paramétrica em processos do t i p o estudado são considerados e simulações de Monte Cario são apresentadas. Nossa contribuição à teoria de processos com longa dependência pode ser dividida em duas frentes. Primeiramente, o problema de estimação semiparamétrica em processos multivariados apresentando longa dependência é estudado. Duas classes de estimadores para o vetor de diferenciação fracionária são introduzidas e suas propriedades assintóticas estudadas. Simulações de Monte Cario são realizadas para avaliar o desempenho dos estimadores na prática. Em um segundo momento, estudamos a interdependência das coordenadas em processos VARFIMA(0, d , 0) bidimensionais sob o ponto de vista da distância de Mallows e dor de Kendall sob diversas condições. O trabalho é baseado em simulações de Monte Cario e foca em uma possível relação entre a distância de Mallows, o vetor de diferenciação fracionária do tipo e grau de dependência induzido no ruído, bem como no comportamento das marginais do processo. Como aplicações, um estimador do vetor de diferenciação fracionária e um t e s t e para detectar a presença de coordenadas com longa dependência forte em processos VARF1MA(0, d, 0) de qualquer dimensão finita são introduzidos. Um estudo de Monte Cario específico é realizado para avaliar o desempenho tanto do estimador quanto do teste. Propriedades assintóticas do estimador para a distância de Mallows utilizado no trabalho também são estudadas. Finalmente, contribuímos para o estudo do decaimento da correlação em processos estocásticos investigando o problema de obter-se um determinado decaimento da correlação a partir da reparametrização de uma família de cópuias, dadas as marginais do processo. Como aplicações, uma metodologia geral de estimação de parâmetros, identificáveis pelo decaimento da autocovariância, em séries temporais é proposta e um método para a simulação de séries temporais com determinadas características é introduzido. A metodologia proposta ainda é aplicada à série temporal real do índice de ativos da S<SdP500. / In this work we consider three major subjects in Statistics, Time Series Analysis and Stochastic Process, namely, copulas, long range dependence and the decay of correlation in stochastic processes. Our contribution to the theory of copulas is deriving and studying the copulas related to a class of chaotic processes obtained from the iteration of certain smooth piecewise transformations of the interval t o an initial random variable. The theory is appiied t o t h e problem of parametric estimation in t h e class of stochastic processes studied. Monte Cario simulations illustrating t h e methodology are aiso presented. As for long range dependence, our contribution to the field is two-folded. Firstiy, we consider semiparametric estimation in multivariate long range dependent processes. Two broad classes of estimators are introduced and their asymptotic properties are derived. A Monte Cario study is aIso presented t o assess t h e finite sample performance of t h e estimators. Secondiy, we analyze the dependence between the components of VARFIMA(0, d. 0) processes under severa! different data generating methods through the Mallows distance and KendalTs r point of view. The work is based on Monte Cario simulations and the main goal is t o investigate a possible relationship between the Mallows distance, t h e fractional differencing parameter d, the type and levei of dependence induced in the innovation process as well as its marginal behavior. As appiications, an estimator for the fractional differencing parameter d as well as a test to assess t h e presence of a strong long range dependent component in VARFIMA(0, d , 0) processes of any finite dimension are proposed. A Monte Cario experiment is presented in order t o assess t h e performance of both, t h e estimation procedure and the test. Asymptotic properties of t he Mallows distance estimator introduced in t h e work are derived as weli. Lastiy, we contribute t o the study of the correlation decay in stochastic processes by investigating the problem of constructing stochastic processes with a predetermined decay of correlation with given marginais by reparameterizing a given parametric family of copulas. As appiications, a general estimation procedure to estimate a given parameter identifiable through the decay of covariance in stochastic processes is proposed and the problem of simulating time series with some predetermined decay of covariance is studied. A Monte Cario studied to exemplify and assess the methodology's performance is also presented. The methodology is further appiied t o the S&P500 US stock market index.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2018. / Submitted by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-06-22T17:21:23Z No. of bitstreams: 1 2018_LeandroSillerLoureiro.pdf: 2292643 bytes, checksum: 04df274dca2a95a2873091f366c74fce (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-06-29T16:35:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2018_LeandroSillerLoureiro.pdf: 2292643 bytes, checksum: 04df274dca2a95a2873091f366c74fce (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-29T16:35:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2018_LeandroSillerLoureiro.pdf: 2292643 bytes, checksum: 04df274dca2a95a2873091f366c74fce (MD5) Previous issue date: 2018-06-22 / Neste trabalho generalizamos o estudo realizado por Fadel (2012) sobre os modelos autorregressivos com memória variável (AR-MV). Mais precisamente, verificamos a manutenção das propriedades observadas nos AR-MV de segunda e terceira ordens em modelos AR-MV com ordens superiores (quatro e cinco). Por intermédio de estudos simulados, avaliamos o comportamento gráfico dos modelos AR-MV. Comparamos o desempenho e a capacidade preditiva dos modelos AR-MV de ordens quatro e cinco com modelos autorregressivos (AR) de ordens idênticas. Analisamos as propriedades assintóticas dos modelos AR-MV de quarta e quinta ordens. Além disso, confrontamos os modelos AR-MV e AR em quatro aplicações a dados dendrocronológicos reais. / In this work we generalize the study carried out by Fadel (2012) on autoregressive models with variable memory (AR-MV). More precisely, we observed the maintenance of the properties observed in second and third orders AR-MV in AR-MV models with higher orders (four and five). By means of simulated studies, we evaluated the graphical behavior of the AR-MV models. We compared the performance and predictive capacity of AR-MV models of orders four and five with autoregressive (AR) models of identical orders. We analyzed the asymptotic properties of fourth and fifth order AR-MV models. In addition, we compared the AR-MV and AR models in four applications with real dendrochronological data.

Orientador: Gerson Francisco / Banca: Rogério Rosenfeld / Banca: Koichi Sameshima / Resumo: Neste trabalho procurou-se desenvolver e avaliar uma metodologia consistente com a teoria do caos capaz de classificar o mecanismo gerador de séries temporais empíricas de dados. Faz-se, para tal, uma descrição de testes quantitativos na caracerização de séries temporais, bem como de um método para redução de ruído. Por fim, aplica-se a metodologia proposta em sinais experimentais da atividade elétrica cerebral / Abstracts: In this work we sought to develop and to evaluate a methodology consistent with the chaos theory capable to classify the generating mechanism of empirical time series. For such, we will make a description of quantitatve tests in the characterization of times, including a method for noise reduction. Finally, we will apply the methodology here proposed in experimental signals from the cerebral electric activity / Mestre

Neste trabalho abordamos três assuntos importantes na área de Estatística Matemática, Análise de Séries Temporais e Processos Estocásticos, a saber, cópuias, processos com longa dependência e o decaimento da correlação em processos estocásticos. Nossa contribuição para a teoria de cópuias compreende a derivação e estudo das cópuias relacionadas com certos tipos de processos estocásticos obtidos a partir da iteração de uma transformação suave por partes à uma determinada variável aleatória inicial. Aplicações à estimação paramétrica em processos do t i p o estudado são considerados e simulações de Monte Cario são apresentadas. Nossa contribuição à teoria de processos com longa dependência pode ser dividida em duas frentes. Primeiramente, o problema de estimação semiparamétrica em processos multivariados apresentando longa dependência é estudado. Duas classes de estimadores para o vetor de diferenciação fracionária são introduzidas e suas propriedades assintóticas estudadas. Simulações de Monte Cario são realizadas para avaliar o desempenho dos estimadores na prática. Em um segundo momento, estudamos a interdependência das coordenadas em processos VARFIMA(0, d , 0) bidimensionais sob o ponto de vista da distância de Mallows e dor de Kendall sob diversas condições. O trabalho é baseado em simulações de Monte Cario e foca em uma possível relação entre a distância de Mallows, o vetor de diferenciação fracionária do tipo e grau de dependência induzido no ruído, bem como no comportamento das marginais do processo. Como aplicações, um estimador do vetor de diferenciação fracionária e um t e s t e para detectar a presença de coordenadas com longa dependência forte em processos VARF1MA(0, d, 0) de qualquer dimensão finita são introduzidos. Um estudo de Monte Cario específico é realizado para avaliar o desempenho tanto do estimador quanto do teste. Propriedades assintóticas do estimador para a distância de Mallows utilizado no trabalho também são estudadas. Finalmente, contribuímos para o estudo do decaimento da correlação em processos estocásticos investigando o problema de obter-se um determinado decaimento da correlação a partir da reparametrização de uma família de cópuias, dadas as marginais do processo. Como aplicações, uma metodologia geral de estimação de parâmetros, identificáveis pelo decaimento da autocovariância, em séries temporais é proposta e um método para a simulação de séries temporais com determinadas características é introduzido. A metodologia proposta ainda é aplicada à série temporal real do índice de ativos da S<SdP500. / In this work we consider three major subjects in Statistics, Time Series Analysis and Stochastic Process, namely, copulas, long range dependence and the decay of correlation in stochastic processes. Our contribution to the theory of copulas is deriving and studying the copulas related to a class of chaotic processes obtained from the iteration of certain smooth piecewise transformations of the interval t o an initial random variable. The theory is appiied t o t h e problem of parametric estimation in t h e class of stochastic processes studied. Monte Cario simulations illustrating t h e methodology are aiso presented. As for long range dependence, our contribution to the field is two-folded. Firstiy, we consider semiparametric estimation in multivariate long range dependent processes. Two broad classes of estimators are introduced and their asymptotic properties are derived. A Monte Cario study is aIso presented t o assess t h e finite sample performance of t h e estimators. Secondiy, we analyze the dependence between the components of VARFIMA(0, d. 0) processes under severa! different data generating methods through the Mallows distance and KendalTs r point of view. The work is based on Monte Cario simulations and the main goal is t o investigate a possible relationship between the Mallows distance, t h e fractional differencing parameter d, the type and levei of dependence induced in the innovation process as well as its marginal behavior. As appiications, an estimator for the fractional differencing parameter d as well as a test to assess t h e presence of a strong long range dependent component in VARFIMA(0, d , 0) processes of any finite dimension are proposed. A Monte Cario experiment is presented in order t o assess t h e performance of both, t h e estimation procedure and the test. Asymptotic properties of t he Mallows distance estimator introduced in t h e work are derived as weli. Lastiy, we contribute t o the study of the correlation decay in stochastic processes by investigating the problem of constructing stochastic processes with a predetermined decay of correlation with given marginais by reparameterizing a given parametric family of copulas. As appiications, a general estimation procedure to estimate a given parameter identifiable through the decay of covariance in stochastic processes is proposed and the problem of simulating time series with some predetermined decay of covariance is studied. A Monte Cario studied to exemplify and assess the methodology's performance is also presented. The methodology is further appiied t o the S&P500 US stock market index.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Matemática, 2009. / Submitted by Jaqueline Ferreira de Souza (jaquefs.braz@gmail.com) on 2010-04-22T11:43:59Z No. of bitstreams: 1 2009_ThiagoGoncalvesDias.pdf: 241739 bytes, checksum: d9bf4924cba0648340d5e1060be50437 (MD5) / Approved for entry into archive by Lucila Saraiva(lucilasaraiva1@gmail.com) on 2010-05-07T21:29:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2009_ThiagoGoncalvesDias.pdf: 241739 bytes, checksum: d9bf4924cba0648340d5e1060be50437 (MD5) / Made available in DSpace on 2010-05-07T21:29:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2009_ThiagoGoncalvesDias.pdf: 241739 bytes, checksum: d9bf4924cba0648340d5e1060be50437 (MD5) Previous issue date: 2009-07-09 / Neste trabalho estudamos somas incompletas de caracteres e como estimar estas usando métodos analíticos para relacioná-las com somas completas associadas, para as quais existem métodos de estimação vindos de geometria algébrica. Estabelecemos um método analítico geral para completar somas, e mostramos que o método falha para somas mais curtas que q1/2, que é uma barreira natural. Em seguida mostramos como ultrapassar esta barreira no caso mais clássico, que resulta no Teorema de Burgess. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / In this work we study incomplete character sums and how to estimate these using analytic methods to relate with associated complete sums, for which them exist estimation methods from algebraic geometry. We establish a general analytic method to complete sums, and show that the method fails for sums shorter than q1/2 which is a natural barrier. We then show how to pass this of barrier in the most classical case, which leads to Burgesss Theorem.

Neste trabalho abordamos três assuntos importantes na área de Estatística Matemática, Análise de Séries Temporais e Processos Estocásticos, a saber, cópuias, processos com longa dependência e o decaimento da correlação em processos estocásticos. Nossa contribuição para a teoria de cópuias compreende a derivação e estudo das cópuias relacionadas com certos tipos de processos estocásticos obtidos a partir da iteração de uma transformação suave por partes à uma determinada variável aleatória inicial. Aplicações à estimação paramétrica em processos do t i p o estudado são considerados e simulações de Monte Cario são apresentadas. Nossa contribuição à teoria de processos com longa dependência pode ser dividida em duas frentes. Primeiramente, o problema de estimação semiparamétrica em processos multivariados apresentando longa dependência é estudado. Duas classes de estimadores para o vetor de diferenciação fracionária são introduzidas e suas propriedades assintóticas estudadas. Simulações de Monte Cario são realizadas para avaliar o desempenho dos estimadores na prática. Em um segundo momento, estudamos a interdependência das coordenadas em processos VARFIMA(0, d , 0) bidimensionais sob o ponto de vista da distância de Mallows e dor de Kendall sob diversas condições. O trabalho é baseado em simulações de Monte Cario e foca em uma possível relação entre a distância de Mallows, o vetor de diferenciação fracionária do tipo e grau de dependência induzido no ruído, bem como no comportamento das marginais do processo. Como aplicações, um estimador do vetor de diferenciação fracionária e um t e s t e para detectar a presença de coordenadas com longa dependência forte em processos VARF1MA(0, d, 0) de qualquer dimensão finita são introduzidos. Um estudo de Monte Cario específico é realizado para avaliar o desempenho tanto do estimador quanto do teste. Propriedades assintóticas do estimador para a distância de Mallows utilizado no trabalho também são estudadas. Finalmente, contribuímos para o estudo do decaimento da correlação em processos estocásticos investigando o problema de obter-se um determinado decaimento da correlação a partir da reparametrização de uma família de cópuias, dadas as marginais do processo. Como aplicações, uma metodologia geral de estimação de parâmetros, identificáveis pelo decaimento da autocovariância, em séries temporais é proposta e um método para a simulação de séries temporais com determinadas características é introduzido. A metodologia proposta ainda é aplicada à série temporal real do índice de ativos da S<SdP500. / In this work we consider three major subjects in Statistics, Time Series Analysis and Stochastic Process, namely, copulas, long range dependence and the decay of correlation in stochastic processes. Our contribution to the theory of copulas is deriving and studying the copulas related to a class of chaotic processes obtained from the iteration of certain smooth piecewise transformations of the interval t o an initial random variable. The theory is appiied t o t h e problem of parametric estimation in t h e class of stochastic processes studied. Monte Cario simulations illustrating t h e methodology are aiso presented. As for long range dependence, our contribution to the field is two-folded. Firstiy, we consider semiparametric estimation in multivariate long range dependent processes. Two broad classes of estimators are introduced and their asymptotic properties are derived. A Monte Cario study is aIso presented t o assess t h e finite sample performance of t h e estimators. Secondiy, we analyze the dependence between the components of VARFIMA(0, d. 0) processes under severa! different data generating methods through the Mallows distance and KendalTs r point of view. The work is based on Monte Cario simulations and the main goal is t o investigate a possible relationship between the Mallows distance, t h e fractional differencing parameter d, the type and levei of dependence induced in the innovation process as well as its marginal behavior. As appiications, an estimator for the fractional differencing parameter d as well as a test to assess t h e presence of a strong long range dependent component in VARFIMA(0, d , 0) processes of any finite dimension are proposed. A Monte Cario experiment is presented in order t o assess t h e performance of both, t h e estimation procedure and the test. Asymptotic properties of t he Mallows distance estimator introduced in t h e work are derived as weli. Lastiy, we contribute t o the study of the correlation decay in stochastic processes by investigating the problem of constructing stochastic processes with a predetermined decay of correlation with given marginais by reparameterizing a given parametric family of copulas. As appiications, a general estimation procedure to estimate a given parameter identifiable through the decay of covariance in stochastic processes is proposed and the problem of simulating time series with some predetermined decay of covariance is studied. A Monte Cario studied to exemplify and assess the methodology's performance is also presented. The methodology is further appiied t o the S&P500 US stock market index.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:59:43Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5506_1.pdf: 2709479 bytes, checksum: e806394a4c08eb8a4ff80d9d4f501b20 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2006 / Uma série temporal é definida como um conjunto de observações de um fenômeno ordenadas no tempo. Existem vários problemas reais que podem ser representados por séries temporais, como o consumo mensal de água de uma casa, registrado ao longo de um mês; ou os valores de uma determinada aplicação financeira, medidos no decorrer de uma semana. A utilização da previsão de séries temporais pode ocorrer em diversas áreas, como mercado financeiro, detecção de fraude, indústria farmacêutica, medicina, entre outras. Existem vários modelos que podem ser utilizados para prever uma série temporal. Com isso, selecionar o modelo mais adequado pode ser uma tarefa difícil, que depende de fatores como o ajuste dos parâmetros dos modelos candidatos e as características da série. Podemos encontrar na literatura diversas abordagens que são utilizadas na seleção de modelos de previsão. Em nosso trabalho foi utilizada uma abordagem de Meta-Aprendizado, desenvolvida inicialmente para a seleção de algoritmos para problemas de aprendizado e adaptada ao problema de seleção de modelos. Diferentemente das abordagens mais comuns, a abordagem utilizada indica não apenas o melhor modelo aplicável ao problema de entrada, mas um ranking dos modelos candidatos baseado em critérios de desempenho fornecidos pelo usuário. Os resultados de desempenho obtidos pelos modelos candidatos em problemas processados no passado são utilizados na sugestão de modelos para novos problemas. Desta forma, a solução aqui proposta é mais informativa, no sentido de possibilitar ao usuário uma melhor percepção da relação entre os modelos candidatos. A abordagem foi investigada em 4 estudos de caso e apresentou resultados satisfatórios

Made available in DSpace on 2014-06-12T16:00:22Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6445_1.pdf: 691950 bytes, checksum: 1d1d5a8d1d2f4c1729145e463fb50d46 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2006 / Uma série temporal é definida como um conjunto de observações de um fenômeno ordenadas no tempo. Existem vários problemas reais que podem ser representados por séries temporais, como o consumo mensal de água de uma casa, registrado ao longo de um mês; ou os valores de uma determinada aplicação financeira, medidos no decorrer de uma semana. A utilização da previsão de séries temporais pode ocorrer em diversas áreas, como mercado financeiro, detecção de fraude, indústria farmacêutica, medicina, entre outras. Existem vários modelos que podem ser utilizados para prever uma série temporal. Com isso, selecionar o modelo mais adequado pode ser uma tarefa difícil, que depende de fatores como o ajuste dos parâmetros dos modelos candidatos e as características da série. Podemos encontrar na literatura diversas abordagens que são utilizadas na seleção de modelos de previsão. Em nosso trabalho foi utilizada uma abordagem de Meta-Aprendizado, desenvolvida inicialmente para a seleção de algoritmos para problemas de aprendizado e adaptada ao problema de seleção de modelos. Diferentemente das abordagens mais comuns, a abordagem utilizada indica não apenas o melhor modelo aplicável ao problema de entrada, mas um ranking dos modelos candidatos baseado em critérios de desempenho fornecidos pelo usuário. Os resultados de desempenho obtidos pelos modelos candidatos em problemas processados no passado são utilizados na sugestão de modelos para novos problemas. Desta forma, a solução aqui proposta é mais informativa, no sentido de possibilitar ao usuário uma melhor percepção da relação entre os modelos candidatos. A abordagem foi investigada em 4 estudos de caso e apresentou resultados satisfatórios