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Um estudo sobre estimação e predição em modelos geoestatísticos bivariados (2009)

  • Authors:
  • USP affiliated author: FONSECA, BRUNO HENRIQUE FERNANDES - ESALQ
  • School: ESALQ
  • Sigla do Departamento: LME
  • Subjects: CAMPOS ALEATÓRIOS; GEOESTATÍSTICA; PROCESSOS GAUSSIANOS; SIMULAÇÃO (ESTATÍSTICA); VEROSSIMILHANÇA
  • Language: Português
  • Abstract: Os modelos geoestatísticos bivariados denem funções aleatórias para dois processos estocásticos com localizações espaciais conhecidas. Pode-se adotar a suposição da existência de um campo aleatório gaussiano latente para cada variável aleatória. A suposição de gaussianidade do processo latente é conveniente para inferências sobre parâmetros do modelo e para obtenção de predições espaciais, uma vez que a distribuição de probabilidade conjunta para um conjunto de pontos do processo latente é também gaussiana. A matriz de covariância dessa distribuição deve ser positiva denida e possuir a estrutura de variabilidade espacial entre e dentre os atributos. Gelfand et al. (2004) e Diggle e Ribeiro Jr. (2007) propuseram estratégias para estruturar essa matriz, porém não existem muitos relatos sobre o uso e avaliações comparativas entre essas abordagens. Neste trabalho foi conduzido um estudo de simulação de modelos geoestatísticos bivariados em conjunto com estimação por máxima verossimilhança e krigagem ordinária, sob diferentes congurações amostrais de localizações espaciais. Também foram utilizados dados provenientes da análise de solo de uma propriedade agrícola com 51,8ha de área, onde foram amostradas 67 localizações georeferenciadas. Foram utilizados os valores mensurados de pH e da saturação por bases do solo, que foram submetidas à análise descritiva espacial, modelagens geoestatísticas univariadas, bivariadas e predições espaciais. Para vericar vantagensquanto à adoção de modelos univariados ou bivariados, a amostra da saturação por bases, que possui coleta mais dispendiosa, foi dividida em uma subamostra de modelagem e uma subamostra de controle. A primeira foi utilizada para fazer a modelagem geoestatística e a segunda foi utilizada para comparar as precisões das predições espaciais nas localizações omitidas no processo de modelagem
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 05.03.2009
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    How to cite
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    • ABNT

      FONSECA, Bruno Henrique Fernandes. Um estudo sobre estimação e predição em modelos geoestatísticos bivariados. 2009. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2009. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-13042009-165056/. Acesso em: 02 jul. 2022.
    • APA

      Fonseca, B. H. F. (2009). Um estudo sobre estimação e predição em modelos geoestatísticos bivariados (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-13042009-165056/
    • NLM

      Fonseca BHF. Um estudo sobre estimação e predição em modelos geoestatísticos bivariados [Internet]. 2009 ;[citado 2022 jul. 02 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-13042009-165056/
    • Vancouver

      Fonseca BHF. Um estudo sobre estimação e predição em modelos geoestatísticos bivariados [Internet]. 2009 ;[citado 2022 jul. 02 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11134/tde-13042009-165056/

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