Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10174/17845

Title: Modelação de séries temporais em R - Séries com suporte em números reais e números inteiros
Authors: Santos, José Luís Charrua dos
Advisors: Gomes, Dulce
Mendes, Maria Filomena
Issue Date: 2011
Publisher: Universidade de Évora
Abstract: Séries temporais de contagem são exemplos de séries temporais de valor discreto que aparecem frequentemente na prática. Vários modelos para processos estacionários têm sido propostos. Um desses modelos, usado em particular para séries de contagem são os processos autorregressivos inteiros de ordem 1, INAR (1). Recolheram-se dados com o número de óbitos por Município em Portugal. A existência de missing values, levou à tentativa de modelação do tipo INAR(1) com a agregação dos dados por NUT2. Introduzem-se, de forma não exaustiva, os processos do tipo AR, MA, ARMA e ARIMA O capítulo 3 caracteriza processos do tipo INAR(1). O R foi a ferramenta utilizada para simular, analisar e modelar, através de exemplos, os diferentes tipos de processos estudados. O corpo do texto está escrito da mesma forma que aparece usualmente na diferente bibliografia consultada. O “core development” da tese é reflectido nos anexos, onde são utilizados exemplos completos de simulação, análise e modelação, como não encontrei na bibliografia consultada. Podem ser consultados independentemente da leitura do corpo do texto, e constituem um manual de aprendizagem de R aplicado a séries temporais; ABSTRACT: Discret-valued time series are examples of time series that are common in practice. Several stationary models have been developed and proposed. One of those models, used particularly in counting series is first order integer autoregressive processes. The numbers of death were collected per Municipality, in Portugal. The existence of missing values, led to the attempt of modelling using INAR(1) processes, with data aggregated by NUT2. Processes of the type AR, MA, ARMA and ARIMA are introduced in a nonexhaustive way. Chapter 3 characterizes INAR(1) processes. R was the tool used to simulate, analyze and model, through examples, the different classes of processes studied. The main part of the text is written in a way that is similar to the bibliography consulted. The annexes reflect the core development of the thesis, where are used complete examples of simulation, analysis and modelation, in a way that was not found on the bibliography used. The annexes could be consulted independently, without reading the main text, and are a learning manual of R applied to times series.
URI: http://hdl.handle.net/10174/17845
Type: masterThesis
Appears in Collections:BIB - Formação Avançada - Teses de Mestrado

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