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Campo DCValorIdioma
dc.creatorFERREIRA, Valdeline de Paula Mequelino-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2912105101706414por
dc.contributor.advisor1AVELAR, Fabricio Goecking-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6886514520601172por
dc.contributor.advisor-co1BEIJO, Luiz Alberto-
dc.contributor.referee1REIS, Carlos José dos-
dc.contributor.referee2GOMES, Davi Butturi-
dc.date.accessioned2023-05-24T18:44:48Z-
dc.date.issued2022-12-16-
dc.identifier.citationFERREIRA, Valdeline de Paula Mequelino. Previsão da temperatura máxima de Lavas-MG : comparação da normal climatológica com a Teoria dos Valores Extremos. 2022. 57 f. Dissertação (Mestrado em Estatística Aplicada e Biometria) - Universidade Federal de Alfenas, Alfenas, MG, 2022.por
dc.identifier.urihttps://bdtd.unifal-mg.edu.br:8443/handle/tede/2240-
dc.description.resumoA agricultura representa cerca de 3% da composição do PIB brasileiro e é a quarta atividade econômica mais importante na cidade de Lavras-MG. É a atividade econômica que mais depende das condições climáticas. Por essa razão, o conhecimento do comportamento dos eventos climáticos é essencial para a maximização da produtividade e minimização dos prejuízos. No estudo do comportamento do clima são utilizadas as Normais Climatológicas. Entre as Normais Climatológicas utilizadas está a temperatura máxima. Um questiona- mento que pode ser feito é a respeito da adequabilidade do uso de Normal Climatológica para predição de eventos extremos, como a temperatura máxima. Nos estudos de eventos extremos utiliza-se a Teoria dos Valores Extremos, sendo a distribuição Generalizada de Valores Extremos (GEV) uma das distribuições mais utilizadas. Os estimadores de máxima verossimilhança são comumente utilizados na estimação dos parâmetros dessa distribuição. Alternativamente, a inferência bayesiana também tem sido utilizada para esse fim. O presente trabalho tem como objetivo comparar as predições obtidas para a temperatura máxima de Lavras-MG por meio das Normais Climatológicas com as predições obtidas por meio da distribuição GEV ajustada via metodologia bayesiana considerando diferentes estruturas de distribuição a priori informativa e não informativas. Os dados de tempe- ratura máxima de Machado-MG foram utilizados na elicitação das prioris informativas. Conclui-se que a distribuição GEV ajustada por meio da inferência bayesiana forneceu predições melhores para a temperatura máxima de Lavras-MG e que, para a maioria dos meses, as prioris informativas tiveram desempenho melhor do que as não informativas.por
dc.description.abstractAgriculture accounts for approximately 3% of Brazilian GNP and it is the fourth economic activity most important in the Lavras, Minas Gerais state. It is the economic activity that most depends on climatic conditions. For this reason, the knowledge of the extreme climatic events behavior are important for the production maximization and losses minimization. In the study of climate behavior, it is used the climatological normals. Among the climatological normals there is the maximum temperature. One question that it may be done is about the use of climatological normals to predict extreme events, like the maximum temperature. In the study of extreme eventes it is used the Extreme Value Theory, where the Generalized Extreme Value Distribution (GEV) is one of the most applied. The Maximum Likelihood Estimators are usually used on the estimation of GEV distribution parameters. Alternatively, the bayesian inference has been used for this purpose. This work aims to compare the predictions to the maximum temperature of Lavras-MG obtained by climatological normals and those obtained by GEV distribution fitted by bayesian methodology with different structures of informative e non-informative priors distributions. The maximum temperature data from Machado, Minas Gerais state, were used for elicitation of the informative prioris distributions. It was concluded that the GEV distribution fitted by bayesian inference presented betters predictions to maximum temperature of Lavras and, for the most os the months, the informative priors distributions performed better the non-informative ones.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Marlom César da Silva (marlom.silva@unifal-mg.edu.br) on 2023-05-24T18:25:26Z No. of bitstreams: 2 Dissertacão de Valdeline de Paula Mequelino Ferreira.pdf: 978500 bytes, checksum: 5194731e4e8e751cd8adb9c79226f4ff (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)eng
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dc.formatapplication/pdf*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Federal de Alfenaspor
dc.publisher.departmentInstituto de Ciências Exataspor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsUNIFAL-MGpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Estatística Aplicada e Biometriapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
dc.subjectInferência bayesianapor
dc.subjectDistribuição GEVpor
dc.subjectErro médio de prediçãopor
dc.subjectRaiz do erro quadrático médiopor
dc.subjectCritério de informação de deviancepor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICApor
dc.titlePrevisão da temperatura máxima de Lavas-MG : comparação da normal climatológica com a Teoria dos Valores Extremospor
dc.typeDissertaçãopor
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