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Universidade Federal de Santa catarina (UFSC)
Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão e Mídia do Conhecimento (PPGEGC)
Detalhes do Documento Analisado

Centro: Tecnológico

Departamento: Informática e Estatística/INE

Dimensão Institucional: Pesquisa

Dimensão ODS: Econômica

Tipo do Documento: Projeto de Pesquisa

Título: MODELAGEM DE SÉRIES TEMPORAIS

Coordenador
  • ANDREA CRISTINA KONRATH
Participante
  • ANDERSON GARCIA SILVEIRA
  • ANDREA CRISTINA KONRATH (D)
  • GERSON DOS SANTOS NUNES
  • LUIZ RICARDO NAKAMURA (D)
  • MARIANE AMARAL
  • PATRICIA HELENA DOS SANTOS MARTINS (Di)
  • PAULO SIGA THOMAZ
  • VERA DO CARMO COMPARSI DE VARGAS (D)
  • VIVIANE LEITE DIAS DE MATTOS

Conteúdo

As séries temporais podem ser descritas como um...as séries temporais podem ser descritas como um conjunto de dados ordenados sequencialmente ao longo do tempo, em que a ordem dos dados é fundamental para o seu estudo, uma vez que observações vizinhas são dependentes. a análise de séries temporais permite identificar padrões como, tendência, sazonalidade, ciclos e mudanças de nível. este projeto tem como objetivo principal comparar o desempenho de métodos que possam ser utilizados na modelagem de séries temporais com diferentes graus de complexidade. como resultados, espera-se: consolidar um grupo de pesquisa, envolvendo professores/pesquisadores e estudantes de graduação, mestrado e doutorado de diferentes universidades; construir uma base de conhecimento sólida sobre o tema abordado; contribuir para o desenvolvimento da sociedade por fornecer subsídios aos gestores públicos para a tomada de decisão, tendo em vista que os modelos encontrados podem ser úteis para o planejamento de suas ações; propor estratégias para aplicação de métodos de análise de séries temporais, além de ajustes em alguns deles, principalmente em relação a modelos probabilísticos que descrevam o comportamento da uma série; propiciando o desenvolvimento do conhecimento científico na área e divulgar os resultados obtidos em eventos científicos e periódicos de impacto.

Pós-processamento: Índice de Shannon: 3.88678

ODS 1 ODS 2 ODS 3 ODS 4 ODS 5 ODS 6 ODS 7 ODS 8 ODS 9 ODS 10 ODS 11 ODS 12 ODS 13 ODS 14 ODS 15 ODS 16
4,05% 5,15% 5,59% 7,17% 4,82% 4,72% 4,53% 5,05% 12,73% 4,00% 12,28% 4,53% 4,65% 5,76% 5,76% 9,20%
ODS Predominates
ODS 9
ODS 1

4,05%

ODS 2

5,15%

ODS 3

5,59%

ODS 4

7,17%

ODS 5

4,82%

ODS 6

4,72%

ODS 7

4,53%

ODS 8

5,05%

ODS 9

12,73%

ODS 10

4,00%

ODS 11

12,28%

ODS 12

4,53%

ODS 13

4,65%

ODS 14

5,76%

ODS 15

5,76%

ODS 16

9,20%