dc.contributor.advisor | Silva, Augusto Maciel da | |
dc.creator | Benaduce, Helen da Silva Costa | |
dc.date.accessioned | 2021-04-14T21:33:00Z | |
dc.date.available | 2021-04-14T21:33:00Z | |
dc.date.issued | 2020-03-20 | |
dc.date.submitted | 2020 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/20571 | |
dc.description | Monografia (especialização) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Ciências Naturais e Exatas, Curso de Especialização em Estatística e Modelagem Quantitativa, RS, 2020. | por |
dc.description.abstract | Angular data is usually measured in degrees or radians and requires Circular Statistics techniques for characterization and inference. A point in a circle of unit radius or a unit vector indicating direction can be defined as a circular observation. This observation is specified by the angle formed between the initial direction of the circle and the point on the circle corresponding to it, provided that there is a defined initial direction and orientation of the circle. The wind direction is an example that includes angular measurements, which can be given in degrees, with the North cardinal point as the initial direction. The study of wind direction in Brazil can be very useful in the installation of a wind farm, for example. The objective of this study is to characterize the direction of the winds, obtained in degrees to the south of Brazil, comprising the Rio Grande do Sul (RS), Santa Catarina (SC) and Paraná (PR). For this purpose, graphic tools, circular descriptive measures and hypothesis tests were used in order to compare the wind direction in the three regions and relief subdivisions in each state. Daily data were used, collected hourly, made available by the National Institute of Meteorology – INMET. The data were analyzed by state from April 1, 2019 to April 31, 2019. | eng |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Dados angulares | por |
dc.subject | Uniformidade circular | por |
dc.subject | Teste de Watson | por |
dc.subject | Angular data | eng |
dc.subject | Circular uniformity | eng |
dc.subject | Watson’s test | eng |
dc.title | Inferência e caracterização através de estatística circular para dados de direção do vento | por |
dc.title.alternative | Inference and characterization through circular statistics for wind direction data | eng |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização | por |
dc.degree.local | Santa Maria, RS, Brasil | por |
dc.degree.specialization | Estatística e Modelagem Quantitativa | por |
dc.description.resumo | Os dados angulares geralmente são mensurados em graus ou radianos e requerem técnicas de Estatística Circular para caracterização e inferência. Um ponto em um círculo de raio unitário ou um vetor unitário indicando direção pode ser definido como uma observação circular. Essa observação é especificada pelo ângulo formado entre a direção inicial do círculo e o ponto no círculo correspondente à mesma, desde que haja uma direção inicial e uma orientação do círculo definidas. A direção dos ventos é um exemplo que compreende as medidas angulares, podendo ser dada em graus, tendo o ponto cardeal Norte como direção inicial. O estudo sobre a direção dos ventos no Brasil pode ser muito útil na instalação de um parque eólico, por exemplo. O objetivo do presente trabalho é caracterizar a direção dos ventos, obtida em graus para a Região Sul do Brasil, que compreende o Rio grande do Sul (RS), Santa Catarina (SC) e Paraná (PR). Para tal foram utilizadas ferramentas gráficas, medidas descritivas circulares e testes de hipóteses a fim de comparar a direção dos ventos nas três regiões e subdivisões de relevo em cada estado. Foram utilizados dados diários, coletados de hora em hora, disponibilizados pelo Instituto Nacional de Meteorologia – INMET. Os dados foram analisados por estado no período de 1 de abril de 2019 até 31 de abril de 2019. | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Ciências Naturais e Exatas | por |