Modelação estatística e previsão - PGEGER

• Objetivos da Unidade Curricular e competências a desenvolver
  • Identificação, planeamento, implementação computacional e avaliação de resultados de modelos estatísticos utilizados na previsão da produção de energias renováveis.
• Conteúdos programáticos
  1. Análise de dados.
     • Organização, classificação e representação gráfica dos dados.
     • Medidas caracterizadoras.
     • Aplicação a um caso de estudo.
  2. Variáveis aleatórias e modelos.
     • Variáveis e modelos discretos e contínuos.
     • Funções caracterizadoras e parâmetros.
     • Aplicação em casos de estudo.
  3. Inferência estatística.
     • Amostragem e distribuições amostrais.
     • Estimação pontual e estimação por intervalos.
     • Testes de hipóteses paramétricos e não paramétricos.
     • Aplicação em casos de estudo.
  4. Regressão linear simples e múltipla.
     • Correlação linear.
     • O modelo simples e o modelo múltiplo.
     • Aplicação em casos de estudo.
  5. Análise de séries temporais.
     • Definições e conceitos fundamentais.
     • Métodos de alisamento; Métodos de decomposição.
     • Modelos autoregressivos (AR); Modelos de médias móveis (MA); Modelos mistos autoregressivos e de médias móveis (ARMA).
     • Séries não estacionárias.
     • Modelos de heterocedasticidade condicionada: Modelos ARCH e GARCH; Processos de memória longa.
     • Aplicação em casos de estudo.