Predição do consumo de água por categoria de consumo: um estudo de caso - Achcar, Jorge Alberto; Araujo, Marcos Valerio; Piratelli, Claudio Luis; Oliveira, Ricardo Puziol de (Ciência e Natura, 2020)
Este estudo introduz um novo modelo bayesiano de previsão para o consumo de água em um município de médio porte do Estado de São Paulo, Brasil. Para o estudo, foi selecionada uma amostra aleatória estratificada de consumidores classificados em diferentes categorias (residencial, industrial, pública e comercial) considerando 55 medições consecutivas mensais do consumo de água para cada consumidor. O modelo proposto é comparado com alguns modelos usuais de séries temporais (modelos de médias móveis e modelos ARIMA) comumente usados em previsões. O modelo Bayesiano para os dados de consumo pressupõe a presença de um efeito aleatório que captura a possível dependência entre o consumo mensal para as diferentes categorias. Uma análise Bayesiana hierárquica é feita usando métodos MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov) para gerar amostras da distribuição a posteriori conjunta de interesse. Uma discussão detalhada dos resultados obtidos são apresentados, mostrando as vantagens e desvantagens de cada modelo proposto em termos de viabilidade para o empresa de abastecimento de água do município. Os resultados deste estudo podem ser generalizados para dados de consumo de água para qualquer outro município.