Estimador subsemble espacial para dados massivos em Geoestatística

Marcia Helena Barbian

Use este identificador para citar ou linkar para este item: 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
Primeiro Orientador:	Renato Martins Assuncao
Primeiro membro da banca :	Marcos Oliveira Prates
Segundo membro da banca:	Thais Rotsen Correa
Terceiro membro da banca:	Marcelo Azevedo Costa
Quarto membro da banca:	Paulo Justiniano Ribeiro Júnior
Resumo:	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.
Assunto:	U-Estatística Estatística Geologia Métodos estatísticos Estatistica Programação paralela (Computação) Amostragem (Estatística)
Idioma:	Português
Editor:	Universidade Federal de Minas Gerais
Sigla da Instituição:	UFMG
Tipo de Acesso:	Acesso Aberto
URI:	http://hdl.handle.net/1843/ICED-ALZRTV
Data do documento:	29-Ago-2016
Aparece nas coleções:	Teses de Doutorado

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