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metadata.dc.type: Trabalho de Conclusão de Curso
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Title: Distribuição espacial e temporal de vendas de pequenos e médios varejistas do estado da Bahia
metadata.dc.creator: Silva, Marco Aurélio Maia
metadata.dc.contributor.advisor1: Guimarães, Ednaldo Carvalho
metadata.dc.contributor.referee1: Tavares, Marcelo
metadata.dc.contributor.referee2: Silva, Maria Imaculada de Sousa
metadata.dc.contributor.referee3: Vargas, Tiago Moreira
metadata.dc.description.resumo: A estatística é uma ciência muito útil na interpretação dos dados e auxílio na tomada de decisões. A geoestatística, por exemplo, é uma ferramenta utilizada para estudar a variabilidade espacial. Ela permite a interpretação dos resultados com base na estrutura da variabilidade natural dos atributos avaliados, e pondera a dependência espacial dentro do intervalo de amostragem, já a análise de séries temporais modela o comportamento temporal da variável e utiliza do modelo para realizar projeções. Assim, o objetivo deste trabalho foi utilizar a análise geoestatítisca para fazer um mapeamento das vendas médias com base nos últimos 12 meses de 171 clientes da Bahia e realizar uma projeção das vendas até 10/2016 com base nas informações dos últimos 5 anos. Para isto, os bancos de dados utilizados neste trabalho foram fornecidos por uma empresa atacadista de Uberlândia. O procedimento para análise foi realizado em três fases de análise: descritiva, geoestatística e temporal. Os softwares utilizados para as análises foram o geoR, SPSS, SAS Visual Analytics e GS +. Na análise geoestatística verificou-se que para a variável analisada não houve dependência espacial. Na análise temporal foram ajustados vários modelos para explicar a série e os modelos com melhor ajuste foram SARIMA (0,1,1) (1,1,0) e Holt-Winters aditivo, sendo este último utilizado para as projeções. A exploração estatística de dados das empresas se constituem ferramentas de grande importância no planejamento e tomada de decisões das mesmas.
Abstract: Statistics is a very useful science in the interpretation of data and aid in decision making. Geostatistics, for example, is a tool used to study the spatial variability. It allows the interpretation of the results based on the structure of the natural variability of the evaluated attributes, and considers the spatial dependence within the sampling interval, since the time series analysis models the temporal behavior of the variable and the model used to make projections. The objective of this work was to use the geostatistic analysis to make a mapping of the average sales based on the past 12 months 171 customers of Bahia and hold a sales projection to 10/2016 based on the information of the last five years. For this, the databases used in this study were provided by a wholesale company of Uberlândia. The procedure for analysis was conducted in three phases of analysis: descriptive, geostatistics and time series. The software used for analyzes were geoR, SPSS, SAS Visual Analytics and GS +. In geostatistic analysis it was found that for the analyzed variable was no spatial dependence. In the temporal analysis were adjusted several models to explain the series and the best fit models were SARIMA ( 0,1,1 ) ( 1,1,0 ) and Holt -Winters additive, the latter being used for the projections. Statistical operating data of the companies are very important tools in planning and making decisions them.
Keywords: Estatística
Estatística espacial
Séries temporais
Interpolação
Forecast
Spatial statistics
Time series
Interpolation
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Citation: SILVA, Marco Aurélio Maia. Distribuição espacial e temporal de vendas de pequenos e médios varejistas do estado da Bahia. 2015. 36 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2015.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/17832
Issue Date: 7-Dec-2015
Appears in Collections:TCC - Estatística

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