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http://hdl.handle.net/1843/RFFO-7UDPSN
Type: | Dissertação de Mestrado |
Title: | Modelos espaço-temporais: estudo de caso |
Authors: | Bruna de Castro Dias Bicalho |
First Advisor: | Sueli Aparecida Mingoti |
First Referee: | Paulo Justiniano Ribeiro Júnior |
Second Referee: | Ela Mercedes Medrano de Toscano |
Third Referee: | Luiz Henrique Duczmal |
metadata.dc.contributor.referee4: | Sabino Jose Ferreira Neto |
Abstract: | Os dados provenientes de diversas áreas tais como ciência ambientais, biologia, epidemiologia, agricultura, sociologia etc. são caracterizados pela variabilidade no espaço e no tempos. Os procedimentos de estatística, freqüentemente, não consideram a interação entre as dimensões espacial e temporal, e nos últimos anos tem ocorrido um aumento crescente no desenvolvimento de técnicas para a análise de processos desta natureza devido principalmente, a grande aplicabilidade dos modelos espaço-temporais. O objetivo da análise de processos espaço-temporais, na maioria dos casos, resume-se na predição de observações em localizações e/ou tempos não amostrados. Segundo Schabenberger e Gotwwway (2005) há uma carência de softwares que lidam com dados no espaço e no tempo conjuntamente a maioria dos estudos da áreas utiliza-se de dados relacionados a fenômenos ambientais. Nesta dissertação implementamos computacionalmente alguns modelos muito citados na literatura como de Host et al.(1995), o de Kyriakidis e Journel (1999 )e as funções de covariância proposta por Gneiting (2002). Alem disso, implementamos o modelo espacial de séries temporais proposto por Niou et al. (2003) e uma nova estratégia de análise de dados combinando essa metodologia com a de Host et al. (1995). Todos esses modelos foram ajustados a dados reais provenientes de áreas distintas sendo a qualidade do ajuste avaliada a partir das predições de observações no espaço e/ou no tempo. Para os conjuntos de dados considerados observamos que a adequação dos modelos está relacionada com a variação dos dados no espaço e no tempo, ou seja, os erros de predição são menores em localizações onde os vizinhos têm um comportamento especialmente semelhante da característica de interesse e, além disso nos pontos nos quais a série temporal não sofre variações bruscas ao longo do tempo. Geostatística, Modelos espaço-temporais, predição, estudo de casos. |
Subject: | Estatística |
language: | Português |
Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Publisher Initials: | UFMG |
Rights: | Acesso Aberto |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/RFFO-7UDPSN |
Issue Date: | 12-Jun-2008 |
Appears in Collections: | Dissertações de Mestrado |
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