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Title: Roubos consumados em Ouro Preto segundo os métodos Alisamento Exponencial e SARIMA : um estudo do desempenho de previsões.
Authors: Figueiredo, Rogéria Lúcia Gerçóssimo
metadata.dc.contributor.advisor: Silva, Ivair Ramos
metadata.dc.contributor.referee: Oliveira, Fernando Luiz Pereira de
Oliveira, Rívert Paulo Braga
Silva, Ivair Ramos
Keywords: Séries temporais
Previsões
Alisamento exponencial
SARIMA
Sazonalidade
Issue Date: 2022
Citation: FIGUEIREDO, Rogéria Lúcia Gerçóssimo. Roubos consumados em Ouro Preto segundo os métodos Alisamento Exponencial e SARIMA: um estudo do desempenho de previsões. 2022. 47 f. Monografia (Graduação em Estatística) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2022.
Abstract: Realizar previsões é apenas uma dentre as diversas formas de utilização dos modelos ajustado à série temporal, permitindo o fornecimento de informações para tomadas de decisão, no estudo em questão direcionado especificamente para ações em Segurança Pública, a qual já tem por rotina, o acompanhamento da evolução das naturezas criminais ao longo dos anos. Entretanto, o aprimoramento das previsões proposto por este estudo oferece melhoria de informações, possibilitando, assim, melhoria de gestão, abrindo caminhos para novas estratégias e ações para controle dos roubos consumados na cidade, que possui características atípicas e instigantes. A escolha do melhor modelo, entretanto, não é trivial, dadas as peculiaridades da série e existem várias formas de se verificar se modelo se adequa aos dados, baseadas nos erros de previsão. Uma opção é combinar previsões feitas por modelos distintos; acredita-se que, retirando informações de vários modelos de previsão e Técnicas Descritivas combinando-os, podem-se compensar as fraquezas de cada um e assim obter uma melhor previsão, ou seja, menores erros de previsão [Lemke e Gabrys, 2010]. A partir do detalhamento das especificidades de cada um dos métodos Alisamento Exponencial e SARIMA, verificaremos qual deles apresenta melhor desempenho para a Série de Dados analisada.
URI: http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/4969
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