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http://hdl.handle.net/1843/ICED-ALZRTV| Type: | Tese de Doutorado |
| Title: | Estimador subsemble espacial para dados massivos em Geoestatística |
| Authors: | Marcia Helena Barbian |
| First Advisor: | Renato Martins Assuncao |
| First Referee: | Marcos Oliveira Prates |
| Second Referee: | Thais Rotsen Correa |
| Third Referee: | Marcelo Azevedo Costa |
| metadata.dc.contributor.referee4: | Paulo Justiniano Ribeiro Júnior |
| Abstract: | Um problema que vem se tornando habitual em análise geoestatística é a quantidade crescente de observações. Em tais casos é comum que estimadores usualmente utilizados não possam ser empregados devido a dificuldades numéricas. Esta tese têm por objetiv propor um novo estimador para massivas observações em geoestatística: o estimador subsemble espacial. O estimador subsemble espacial seleciona várias subamostras, espacialmente estruturadas, do conjunto completo de dados. Cada subamostra estima com facilidade os parâmetros do modelo e as estimativas resultantes são ponderadas através de um subconjunto de validação. Em estudos simulados, compara-se a metodologia proposta com outros métodos e os resultados apresentam sua acurácia e rapidez. Além disso, uma aplicação em um banco de dados reais, com 11.000 observações, confirma essas características. |
| Subject: | U-Estatística Estatística Geologia Métodos estatísticos Estatistica Programação paralela (Computação) Amostragem (Estatística) |
| language: | Português |
| Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Publisher Initials: | UFMG |
| Rights: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/ICED-ALZRTV |
| Issue Date: | 29-Aug-2016 |
| Appears in Collections: | Teses de Doutorado |
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