[pt] O objetivo desta dissertação é modelar o consumo mensal de
utensílios elétricos para fins residenciais em Juiz de
Fora por um modelo linear generalizado e comparar os
resultados obtidos com os de um modelo clássico de
regressão. Para estimar os parâmetros em ambos os casos,
foi o software GLIM (Generalized Linear Interactive
Models), desenvolvido. Para esta finalidade foi usada uma
matriz de dados extraída de uma pesquisa realizada junto a
593 domicílios no Município de Juiz de Fora, MG. Destes,
alguns foram excluídos por apresentarem valores
discrepantes o que poderia distorcer os resultados do
modelo, levando a conclusões errôneas. O corpo desta
dissertação consta de uma introdução sobre os problemas do
aumento pela demanda de energia elétrica no Brasil e no
mundo e as soluções propostas para contornar os problemas
resultantes deste aumento através do gerenciamento pelo
lado da demanda. Existe alguma literatura a respeito
destes trabalhos, sendo que no Brasil o mais conhecido é
um trabalho desenvolvido por LINS, Marcos Estelita Pereira
em 1989, realizado com 10818 domicílios em todo o Brasil.
Neste trabalho supôs-se que o consumo residencial mensal
que é a variável resposta do modelo tem distribuição
normal, utilizando-se o método dos mínimos quadrados
ordinários para a estimação dos parâmetros. Nesta
dissertação, foi utilizado um modelo linear generalizado
que, se considerar a variável resposta normalmente
equivale a um processo clássico de regressão linear. Os
resultados da função desvio e da estatística de Pearson
generalizada indicaram que deve-se utilizar a distribuição
gama de probabilidades para o consumo uma vez que os dados
exibem uma ligeira assimetria positiva. Devido às
condições da matriz de dados que apresenta algumas colunas
com muitos valores nulos para alguns utensílios, recomenda-
se que o processo seja repetido para uma matriz mais
completa. As diferenças encontradas para uma distribuição
normal e uma distribuição gama somente foram
significativas para os valores da função desvio e da
estatística generalizada de Pearson. Os coeficientes de
explicação nos dois casos, são praticamente iguais em
condições semelhantes, provavelmente porque a assimetria
positiva na variável resposta seja muito pequena. A
dissertação é concluída recomendo o emprego dos modelos
lineares generalizados por serem mais flexíveis que os
modelos clássicos e o emprego do software GLIM para
implementar o processo de estimação dos parâmetros dos
mesmos. / [en] The purpose of this study is to estimate model of
residential consumption of electrical energy in Juiz de
Fora, MG, using the computer program GLIM and to compare
such results with the ones obtained when a classical
regression model are employed.
A data representanting the findings of 593 dweling in the
city of Juiz de Fora was used in this study. Some data
weren´t yet survey considered outliers and could conduce
false results and consequenly sing as they were bias the
conclusions.
This dissertation has an introduction about the problems
related to the consumption of electrical energy in Brazil
and the world an the solutions proposed to solve it
through demand side management (DSM). The consumption was
assumed to have a gamma distribution.
The data set was divided into four ranges of consumption
and one model for each range was estimated.
A generalized linear model in this task which can be
consideraded a classical regresssion model when
consumption is supposed to have a normal distribution.
The results from the error function and the generalized
Pearson´statistic pointed towards the use of a Gamma
probability function for consumption due to a slight
positive skeweness shown by the data.
The data matrix presented some null columns values for a
number of appliances; the repetition of the process using
more dense matrix is recommended.
The differences found for a normal function and a Gamma
distributions were significant only for the values of the
errors function and the generalized Pearson statistic. The
coefficients of explanation in both cases were under
similar conditions, perhaps due to the very slight
positive skewness of this response variable. The
dissertation is conclude by recommending the use of
Generalized Linear Models for the greater flexibility when
compared with classic models; besides, the GLIM software
is recommended for this estimation of the model parameters.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:8705 |
| Date | 19 July 2006 |
| Creators | JOSE ANTONIO DA SILVA REIS |
| Contributors | REINALDO CASTRO SOUZA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
Page generated in 0.0025 seconds