Previsão de ocorrências de acidentes e/ou incidentes em modelos de aviões “ipanema” e “Sêneca” via ajuste de curvas e métodos autoregressivos
Data
2023-12-15
Tipo
Trabalho de conclusão de curso
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Resumo
Reconhecendo a importância da prevenção de acidentes aéreos no Brasil, é proposto uma análise estatística de dados da SIPAER entre 2012 e 2022, com ênfase nos modelos Ipanema (ICAO “IPAN”) e Sêneca (ICAO “PA34”). Como essas aeronaves são amplamente utilizadas, os acidentes recentes levantam preocupações, justificando uma investigação mais profunda. A segurança é destacada como prioridade, com implicações significativas em termos de segurança pública, ambiente e economia. Diante da rara ocorrência de acidentes em comparação com o número total de voos, é enfatizado a importância de compreender as tendências passadas para se preparar adequadamente para as ocorrências, minimizando o impacto financeiro. O objetivo geral do estudo reside na busca por padrões e tendências nessas ocorrências, visando contribuir para a segurança da aviação através da compreensão matemática das variáveis-chave "Acidentes", "Acidentes Fatais", "Fatalidades" e "Índice de Fatalidades". Os objetivos específicos incluem a caracterização estatística dos dados, análise de dispersão, ajustes de curva para previsão e a aplicação do método ARIMA para trazer uma margem de segurança nas projeções. A metodologia utilizada consiste no ajuste de curva selecionado a partir do coeficiente de determinação R², com a interação do ARIMA posteriormente, visto que testes indicam uma forte tendência da base de dados conter um modelo com ruído branco para ambos os modelos. Em suma, o modelo apresenta capacidade de previsão para algumas variáveis, revelando potencial de uso prático para prever ocorrências futuras.
Recognizing the importance of preventing air accidents in Brazil, a statistical analysis of SIPAER data between 2012 and 2022 is proposed, with an emphasis on the Ipanema (ICAO “IPAN”) and Sêneca (ICAO “PA34”) models. Because these aircraft are widely used, recent accidents raise concerns, warranting further investigation. Security is highlighted as a priority, with significant implications in terms of public safety, the environment and the economy. Given the rare occurrence of accidents compared to the total number of flights, the importance of understanding past trends is emphasized to adequately prepare for occurrences, minimizing the financial impact. The general objective of the study lies in the search for patterns and trends in these occurrences, aiming to contribute to aviation safety through the mathematical understanding of the key variables "Accidents", "Fatal Accidents", "Fatalities" and "Fatality Index". Specific objectives include statistical characterization of data, dispersion analysis, curve adjustments for forecasting and the application of the ARIMA method to bring a safety margin to projections. The methodology used consists of curve adjustment selected from the coefficient of determination R², with the interaction of ARIMA later, as tests indicate a strong tendency for the database to contain a model with white noise for both models. In short, the model presents predictive capacity for some variables, revealing potential for practical use to predict future occurrences.
Recognizing the importance of preventing air accidents in Brazil, a statistical analysis of SIPAER data between 2012 and 2022 is proposed, with an emphasis on the Ipanema (ICAO “IPAN”) and Sêneca (ICAO “PA34”) models. Because these aircraft are widely used, recent accidents raise concerns, warranting further investigation. Security is highlighted as a priority, with significant implications in terms of public safety, the environment and the economy. Given the rare occurrence of accidents compared to the total number of flights, the importance of understanding past trends is emphasized to adequately prepare for occurrences, minimizing the financial impact. The general objective of the study lies in the search for patterns and trends in these occurrences, aiming to contribute to aviation safety through the mathematical understanding of the key variables "Accidents", "Fatal Accidents", "Fatalities" and "Fatality Index". Specific objectives include statistical characterization of data, dispersion analysis, curve adjustments for forecasting and the application of the ARIMA method to bring a safety margin to projections. The methodology used consists of curve adjustment selected from the coefficient of determination R², with the interaction of ARIMA later, as tests indicate a strong tendency for the database to contain a model with white noise for both models. In short, the model presents predictive capacity for some variables, revealing potential for practical use to predict future occurrences.
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Citação
REINERT, Vinícius. Previsão de ocorrências de acidentes e/ou incidentes em modelos de aviões “ipanema” e “Sêneca” via ajuste de curvas e métodos autoregressivos. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso - Universidade Federal de São Paulo, São Paulo. 2023.