O monitoramento da umidade relativa do ar (UR) tem grande importância no gerenciamento de recursos hídricos, na área agrícola, em estudos climáticos, assim como para a gestão da saúde pública. Este trabalho tem o objetivo de analisar, modelar e prever os valores mensais de UR da cidade de Brasília, Distrito Federal. Como a UR se dá em termos percentuais, ou seja, assume valores contínuos no intervalo (0,1), os modelos de séries temporais tradicionais da classe ARIMA não são adequados. Com isso, a utilização do modelo beta autorregressivo de médias móveis (βARMA) se faz necessária. Esse modelo para taxas e proporções, que assume distribuição beta para a variável de interesse, foi proposto recentemente por Rocha e Cribari-Neto. Para realização deste trabalho o modelo βARMA foi implementado em linguagem R. Sua aplicação aos dados de UR mostrou-se adequada, captando o comportamento da série e gerando previsões coerentes.
Relative humidity (RH) monitoring is of great importance for the management of water resources, agricultural field, climatic studies, as well as for public health management. The objective of this paper is to analyze, model, and forecast the monthly RH at Brasília city, Distrito Federal, Brazil. RH is given in percentage terms, i.e., assume continuous values in the interval (0,1). In this situation the traditional time series models, like the ARIMA class, are not suitable. Thus, the use of beta autoregressive moving average models (βARMA) is required. This model proposed by Rocha and Cribari-Neto was developed for rates and proportions variable with beta distribution. For this study, the βARMA model was implemented in R language. Its application to RH data was adequate, capturing the behavior of the RH series and producing accurate predictions.