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Utilização de análise de componentes principais em séries temporais

Teixeira, Sérgio Coichev

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Matemática e Estatística 2013-04-12

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Utilização de análise de componentes principais em séries temporais
  • Autor: Teixeira, Sérgio Coichev
  • Orientador: Barroso, Lucia Pereira
  • Assuntos: Análise De Componentes Principais; Análise De Componentes Principais Para Domínio Da Frequência; Mssa; Ssa; Principal Component Analysis; Principal Component Analysis In The Frequency Domain
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: Um dos principais objetivos da análise de componentes principais consiste em reduzir o número de variáveis observadas em um conjunto de variáveis não correlacionadas, fornecendo ao pesquisador subsídios para entender a variabilidade e a estrutura de correlação dos dados observados com uma menor quantidade de variáveis não correlacionadas chamadas de componentes principais. A técnica é muito simples e amplamente utilizada em diversos estudos de diferentes áreas. Para construção, medimos a relação linear entre as variáveis observadas pela matriz de covariância ou pela matriz de correlação. Entretanto, as matrizes de covariância e de correlação podem deixar de capturar importante informações para dados correlacionados sequencialmente no tempo, autocorrelacionados, desperdiçando parte importante dos dados para interpretação das componentes. Neste trabalho, estudamos a técnica de análise de componentes principais que torna possível a interpretação ou análise da estrutura de autocorrelação dos dados observados. Para isso, exploramos a técnica de análise de componentes principais para o domínio da frequência que fornece para dados autocorrelacionados um resultado mais específico e detalhado do que a técnica de componentes principais clássica. Pelos métodos SSA (Singular Spectrum Analysis) e MSSA (Multichannel Singular Spectrum Analysis), a análise de componentes principais é baseada na correlação no tempo e entre as diferentes variáveis observadas. Essas técnicas são muito utilizadas para dados atmosféricos na identificação de padrões, tais como tendência e periodicidade.
  • DOI: 10.11606/D.45.2013.tde-09052013-224741
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Matemática e Estatística
  • Data de criação/publicação: 2013-04-12
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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