GUSTAVO MODENESI MODELO DE PREVISÃO DE ... - PRO - USP

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80 Analisando-se os resíduos que essa equação gera nos dados históricos da demanda de Transportes tem-se a seguinte distribuição: 100 80 60 40 20 0 0 10 -20 -40 -60 -80 Resíduos: Transporte vs Carros GNV Gráfico 17: Resíduos Transporte vs Carros GNV I O gráfico acima serve para verificar se a regressão realizada não viola nenhuma das hipóteses da regressão. Ou seja, busca-se que os resíduos tenham distribuição aleatória com média zero e variância constante ao longo do eixo x. Aparentemente neste caso não se viola de forma abrupta as hipóteses acima descritas, apesar de se verificar um número muito alto de pontos abaixo do zero. Porém, como neste caso está se trabalhando com um número pequeno de dados (10) a análise acima fica prejudicada. Outra análise que pode ser realizada é plotar o gráfico do ACF dos erros, para verificar se há alguma influência temporal relevante ao problema que não tenha sido incorporada ao modelo. O gráfico abaixo ilustra isso:
Autocorrelation 1,0 0,8 0,6 0,4 0,2 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8 -1,0 1 Autocorrelation Function for Erro carros (with 5% significance limits for the autocorrelations) 2 Lag Gráfico 18: ACF dos Resíduos Transporte vs Carros GNV I Como todos os ACFs ficaram dentro dos intervalos delimitados pelas linhas tracejadas pode-se concluir que não há nenhuma influência temporal relevante nos resíduos do modelo encontrado. Baseado nas previsões para número de carros movidos a GNV no futuro obtém-se a seguinte previsão para a demanda de Transportes: 3 81
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