Estimador subsemble espacial para dados massivos em Geoestatística

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Universidade Federal de Minas Gerais

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Tipo

Tese de doutorado

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Primeiro orientador

Membros da banca

Marcos Oliveira Prates
Thais Rotsen Correa
Marcelo Azevedo Costa
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.

Abstract

Assunto

U-Estatística, Estatística, Geologia Métodos estatísticos, Estatistica, Programação paralela (Computação), Amostragem (Estatística)

Palavras-chave

observações massivas, subamostragem, programação paralela, geoestatística, estatística-U

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