Dessazonalizando os dados de focos de queimadas no Brasil

Em post anterior nesse espaço, comecei a investigar o comportamento da série mensal de focos de queimadas no Brasil. A primeira característica marcante da série é sua sazonalidade, que mostrei com a função ggmonthplot do pacote forecast. Agora, vamos retirar essa sazonalidade da série, de modo a investigar outros comportamentos interessantes.

Antes de mais nada, um gráfico da nossa série:


ggplot(data, aes(obs, Focos/1000))+
geom_line(size=.8)+
scale_x_date(breaks = date_breaks("1 year"),
labels = date_format("%Y"))+
theme(axis.text.x=element_text(angle=45, hjust=1))+
labs(x='', y='Mil',
title='Focos de Queimadas no Brasil',
caption='Fonte: http://queimadas.dgi.inpe.br/queimadas/portal')

E o gráfico...

Usando o pacote seasonal, podemos agora dessazonalizar os nossos dados com o código abaixo.


queimadas_sa = final(seas(queimadas))

E abaixo um gráfico da nossa série dessazonalizada.

A linha vermelha é uma média móvel de 24 meses que mostra uma tendência de queda na maior parte da amostra.

_________________

Um script completo estará disponível no Clube do Código quando terminarmos essa série de posts sobre focos de queimadas no Brasil.

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Retropolando a série do desemprego no Brasil

Nosso objetivo neste exercício será estender a taxa de desemprego fornecida pela Pesquisa de Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (PNAD Contínua) através daquela fornecida pela Pesquisa Mensal de Emprego (PME). Serão construídas duas séries: uma normal, outra dessazonalizada. Faremos todo o exercício utilizando o Python.

Variáveis Instrumentais no R: qual o impacto do gasto de segurança no crime?

Diversos métodos econométricos têm como principal finalidade melhorar o processo de investigar o efeito de uma variável sobre a outra, e um importante método encontra-se no uso de Variáveis Instrumentais na análise de regressão linear. Mas como podemos utilizar essa ferramenta para auxiliar no estudo da avaliação de impacto?

Neste post, oferecemos uma breve introdução a esse importante método da área de inferência causal, acompanhado de um estudo de caso para uma compreensão mais aprofundada de sua aplicação. Os resultados foram obtidos por meio da implementação em R, como parte integrante do nosso curso sobre Avaliação de Políticas Públicas utilizando esta linguagem de programação.

Análise regional do mercado de trabalho com dados do CAGED usando Python

Os microdados dos CAGED fornecem informações detalhadas a nível de cidade, sexo, raça, nível de instrução, idade, salário e outras sobre os trabalhadores formais do Brasil, possibilitando ricas análises regionais de dados. Neste artigo mostramos como acessar, processar e analisar estes dados utilizando o Python.

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.