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https://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/17490| Document Type: | Monografia |
| Title: | Análise de séries temporais aplicada ao monitoramento de acidentes no transporte aéreo brasileiro |
| Authors: | Santana, Ailaine Santos |
| Issue Date: | 25-Nov-2022 |
| Advisor: | Xavier, Cleber Martins |
| Co-advisor: | Dias, Cristiane Toniolo |
| Resumo : | O presente trabalho tem como objetivo desenvolver modelos de previsão da série temporal das ocorrências e acidentes aeronáuticos no Brasil, para tal propósito foi utilizada base de dados do CENIPA - Centro de Investigação e Prevenção de Acidentes Aeronáuticos, referentes aos registros de ocorrências aeronáuticas no Brasil do período de 2012 até 2021, tendo um total de 5.447 observações, para a análise dos dados e estimação dos modelos foram utilizados o Microsoft Excel e o Rstudio versão 4.2.1. A seleção dos modelos foi desenvolvida utilizando a metodologia de Box e Jenkins, avaliando a autocorrelação serial, selecionando o melhor modelo pelo critério akaike (AIC) e analisando os resíduos do modelo selecionado. Dessa forma, para a previsão da série de ocorrências aéreas foi selecionado o modelo SARIMA (5,1,7)(0,1,1)12 com AIC = 810,899 e para a série de acidentes aéreos o modelo SARIMA (0,1,3)(0,1,2)12 com AIC = 779,028. |
| Abstract: | The present work aims to develop prediction models of the time series of aeronautical occurrences and accidents in Brazil, for the purpose the database of CENIPA - Center for Investigation and Prevention of Aeronautical Accidents was used, references to the records of aeronautical occurrences in Brazil of the period 2012 and 2021.4, with a total of 5447 observations, for data analysis and analysis of the models used in Microsoft Excel and Rstudio version 4.2.1. The models were developed using the methodology of Box and Jenkins, evaluating the autocorrelation, selecting the best akaike series selection model (AIC) and analyzing the residuals of the selected model. Thus, for a prediction of the series occurrences and acidentes air was selected the SARIMA model (5,1,7)(0,1,1)12 with AIC = 810,899 and SARIMA model (0.1, 3)(0,1,2)12 with AIC = 779,028 respectivelity. |
| Keywords: | Ciências atuariais Ensino de ciências atuariais Acidentes aéreos Trafego aéreo Séries temporais Previsão de acidentes Air accidents Aeronautical occurrences Time series Accident prediction |
| Subject CNPQ: | OUTROS::CIENCIAS ATUARIAIS |
| Language: | por |
| Institution: | Universidade Federal de Sergipe |
| Department: | DECAT - Departamento de Estatística e Ciências Atuariais – Ciências Atuariais – São Cristóvão – Presencial |
| Citation: | Santana, Ailaine Santos. Análise de séries temporais aplicada ao monitoramento de acidentes no transporte aéreo brasileiro. São Cristóvão, 2022. Monografia (graduação de Ciências Atuariais) – Departamento de Estatística e Ciências Atuariais, Centro de Ciências Exatas e Tecnologia, Universidade Federal de Sergipe, São Cristóvão, SE, 2022 |
| URI: | http://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/17490 |
| Appears in Collections: | Estatística e Ciências Atuariais |
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