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Título: O uso e interpretação da análise de componentes principais, em séries temporais, com enfoque no gerenciamento da qualidade do ar.
Autor(es): Zamprogno, Bartolomeu
Orientador: Reisen, Valdério Anselmo
Coorientador: Reis Junior, Neyval Costa
Palavras-chave: Análise de componentes principais
Poluição do ar
Data do documento: 9-Ago-2013
Editor: Universidade Federal do Espírito Santo
Resumo: Este trabalho foi motivado pela aplicação da tecnica analise de componentes principais em diferentes contextos da area poluição do ar, em especial no uso do gerenciamento de rede. Essa metodologia estatstica, em termos praticos, produz informações com precisões na tomada de decisões importantes para qualidade do ar. Essa tecnica e usualmente utilizada, assim como na analise de regressão, como ferramenta para analise e interpretação dos fenômenos dos dados. Entretanto, de acordo com a literatura estatstica que fomenta base para o uso dessa ferramenta em qualquer area de aplicac~ao, a tecnica exige pressuposto, nesse caso o uso de variaveis independentes, caracterstica que praticamente n~ao e observada em situac~oes praticas na area poluic~ao do ar. Em geral, os dados disponveis para resoluc~ao de problemas como gerenciamento de rede, identi-cac~ao de fonte poluidora, estudos espacos- temporais e associac~ao do numero de internac~oes por causas respiratorias por poluentes s~ao series temporais que apresentam estrutura curta e longa de depend^encia temporal, ou seja, autocorrelac~ao. Os resultados dessa pesquisa mostram, no domnio do tempo, que a tecnica de analise de componentes principais, dependendo da estrutura de autocorrelac~ao das series, podem ser baseadas em resultados espurios. Quando a estrutura de autocorrelac~ao e fraca o efeito da autocorrelac~ao e praticamente nulo, dessa forma a tecnica pode ser empregada sem maiores problemas. No contexto do uso da tecnica de analise de series temporais no domnio da frequ^encia foi avaliado a extens~ao de metodos existentes para o caso de dados de series temporais com memoria longa. Os resultados evidenciam que o uso de metodos do domnio da frequ^encia podem ser utilizados, mas algumas considerac~oes devem ser observadas e alguns tipos de aplicac~oes, da poluic~ao do ar, merecem mais estudos devido a di-culdade de interpretac~ao no domnio da frequ^encia.
This work was motivated by the application of principal component analysis technique in different contexts of area air pollution, especially in the use of network management. This statistical methodology in practical terms produces information with accuracies in making important decisions for quality air. This technique is commonly used, as well as in the regression analysis as a tool for analysis and interpretation of the phenomena of the data. However, according to the statistical literature that fosters basis for the use of this tool in any area of application, the technique requires the assumption in this case the use of independent variables, a characteristic which is hardly observed in practical situations in the field of air pollution. In general, the data available for troubleshooting management network, identification of pollutant source, studies spatio-temporal association and the number of hospitalizations for respiratory pollutants are by series displaying structure of short and long time dependence, that is, autocorrelation. The research results show, in the field of time that the technique of principal components analysis, depending on the structure autocorrelation of the series, can be based on spurious results. When the structure is weak, the autocorrelation effect of autocorrelation is practically zero, so that the method can be used without further problems. In the context of the use of the technique of time series analysis in the frequency domain was reported the extension of existing methods for the case of time series data memory long. The results show that the use of frequency domain methods can be used, but some considerations should be observed and some types of applications, the air pollution, deserve further study because of the difficulty of interpreting the frequency domain
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/10319
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