{"product_id":"analise-de-series-temporais-de-alteracoes-climaticas-9786209012082","title":"Análise de séries temporais de alterações climáticas","description":"\u003cp\u003e • Author(s): Mani N | Rithika S | Sivakumaran P. K.\u003cbr\u003e • Publisher: Edicoes Nosso Conhecimento\u003cbr\u003e • Publisher Imprint: Edicoes Nosso Conhecimento\u003cbr\u003e • BISAC: Probability \u0026amp; Statistics - General\u003c\/p\u003e\u003cp\u003eEste livro explora a import�ncia de uma previs�o exacta da precipita��o para a gest�o dos recursos h�dricos, a agricultura e a prepara��o para cat�strofes. Apresenta uma an�lise comparativa de dois modelos de previs�o - Regress�o Vetorial de Apoio (SVR) e M�dia M�vel Integrada Auto Regressiva Sazonal (SARIMA) - utilizando dados hist�ricos de precipita��o de 2008 a 2021 para prever tend�ncias de 2022 a 2026. Atrav�s de t�cnicas estat�sticas e de visualiza��o, como a an�lise de tend�ncias, m�dias m�veis, gr�ficos de caixa, mapas de calor, pontua��es Z e gr�ficos de densidade, o estudo identifica padr�es e anomalias nos dados de precipita��o. Embora ambos os modelos apresentem uma boa capacidade de previs�o, o SVR demonstra um desempenho superior, especialmente na capta��o de padr�es complexos e n�o lineares. O livro destaca as vantagens da integra��o de m�todos de aprendizagem autom�tica com ferramentas estat�sticas tradicionais para melhorar a previs�o da precipita��o e apoiar decis�es baseadas em dados na agricultura, planeamento ambiental e resili�ncia clim�tica.\u003c\/p\u003e","brand":"Atlantic Books","offers":[{"title":"Paperback","offer_id":46396422946967,"sku":"9786209012082","price":4234.0,"currency_code":"INR","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0666\/3471\/1191\/files\/9786209012082.webp?v=1769036607","url":"https:\/\/atlanticbooks.com\/products\/analise-de-series-temporais-de-alteracoes-climaticas-9786209012082","provider":"Atlantic Books","version":"1.0","type":"link"}