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Previous issue date: 2013-08-27 / Dados da poluic¸ ao atmosf´erica apresentam, em geral, observac¸ es faltantes. Esta pesquisa apresenta um estudo de metodologias para estimac¸ ao da func¸ ao de autocorrelac¸ ao na presenc¸a de
dados faltantes, baseados no trabalho de Yajima e Nishino (1999). Contempla tamb´em algumas t´ecnicas para imputac¸ ao de dados faltantes baseadas no uso do algoritmo EM, proposto por Dempster (1977), e nos modelos de s´eries temporais ARIMA de Box e Jenkins. Ensaios de simulac¸ oes com quatro proporc¸ oes de dados faltantes foram realizadas para comparar os erros quadr´aticos m´edios dos estimadores propostos. O estudo emp´ırico evidenciou que o m´etodo
de estimac¸ ao sugerido apresenta bom desempenho em termos de medidas de erro quadr´atico m´edio. Como ilustrac¸ ao da metodologia proposta, duas s´eries temporais de concentrac¸ oes de
Material Particulado Inal´avel (PM10) emitida na Regiao da Grande Vit´oria, E.S., Brasil, sao analisadas.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/10290 |
| Date | 27 August 2013 |
| Creators | PINTO, W. P. |
| Contributors | SENA JUNIOR, M. R., ALBUQUERQUE, T. T. A., REISEN, V. A. |
| Publisher | Universidade Federal do Espírito Santo, Mestrado em Engenharia Ambiental, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Ambiental, UFES, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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