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http://hdl.handle.net/1843/ICED-ALZRTV
Tipo: | Tese de Doutorado |
Título: | Estimador subsemble espacial para dados massivos em Geoestatística |
Autor(es): | Marcia Helena Barbian |
primer Tutor: | Renato Martins Assuncao |
primer miembro del tribunal : | Marcos Oliveira Prates |
Segundo miembro del tribunal: | Thais Rotsen Correa |
Tercer miembro del tribunal: | Marcelo Azevedo Costa |
Cuarto miembro del tribunal: | Paulo Justiniano Ribeiro Júnior |
Resumen: | 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. |
Asunto: | U-Estatística Estatística Geologia Métodos estatísticos Estatistica Programação paralela (Computação) Amostragem (Estatística) |
Idioma: | Português |
Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Sigla da Institución: | UFMG |
Tipo de acceso: | Acesso Aberto |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/ICED-ALZRTV |
Fecha del documento: | 29-ago-2016 |
Aparece en las colecciones: | Teses de Doutorado |
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