Estrutura de covariância de modelos espaciais para dados de área

Elias Teixeira Krainski

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor1	Renato Martins Assuncao	pt_BR
dc.contributor.referee1	Paulo Justiniano Ribeiro Júnior	pt_BR
dc.contributor.referee2	Lourdes Coral Contreras Montenegro	pt_BR
dc.creator	Elias Teixeira Krainski	pt_BR
dc.date.accessioned	2019-08-10T09:47:03Z	-
dc.date.available	2019-08-10T09:47:03Z	-
dc.date.issued	2008-03-07	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/1843/RFFO-7UCM3R	-
dc.description.resumo	Este trabalho está dividido em três Capítulos. Em todo o trabalho nós utilizamos o mapa dos EUA para facilitar a referência ao trabalho de Wall (2004), que foi o principal motivador deste trabalho. No primeiro Capítulo nós introduzimos os modelos SAR e CAR e fazemos uma análise de dados. Nós consideramos dados de Renda per Capita, Expectativa de vida e Percentual de Graduados nos EUA. O capítulo 2 é um artigo submetido. Nesse Capítulo, nós mostramos mais detalhadamente os resultados não intuitivos. Nós consideramos resultados de álgebra linear e obtemos uma expressão simples e intuitiva para a matriz de covariância que explica os resultados não intuitivos. Nós obtemos termos para aproximações da matriz de covariância e estudamos algumas aproximações para a matriz de covariância. Nós também estudamos o segundo autovalor da matriz de vizinhança utilizada pelos modelos SAR e CAR e sua relação com os termos da expressão obtida para a matriz de covariância. Também estudamos o impacto da conectividade e do tamanho do mapa no segundo autovalor. No Capítulo 3 nós consideramos um modelo espacial Bayesiano para dados gaussianos. Nesse modelo, consideramos um efeito aleatório com distribuição a priori CAR. Obtemos a distribuição a posteriori e uma expressão simples e intuitiva para a matriz de covariância a posteriori dos efeitos aleatórios. Nós avaliamos o impacto da informação a priori em relação a informação dos dados em termos da precisão da priori e da precisão dos dados. Obtemos também a expressão da covariância a distribuição posteriori dos efeitos aleatórios quando a distribuição à priori é CAR intrinsica. Nesse Capítulo, fazemos referência ao Capítulo 2 como um artigo submetido. No Capítulo 4 nós tiramos algumas conclusões e colocamos algumas linhas de pesquisa para trabalhos futuros	pt_BR
dc.language	Português	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal de Minas Gerais	pt_BR
dc.publisher.initials	UFMG	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Dados	pt_BR
dc.subject	Estrutura	pt_BR
dc.subject	Áreas	pt_BR
dc.subject	Covariância	pt_BR
dc.subject	Modelos	pt_BR
dc.subject.other	Estatística	pt_BR
dc.subject.other	Analise de covariancia	pt_BR
dc.subject.other	Análise espacial (Estatística)	pt_BR
dc.title	Estrutura de covariância de modelos espaciais para dados de área	pt_BR
dc.type	Dissertação de Mestrado	pt_BR
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