Teste de normalidade multivariada em geoestatística utilizando bootstrap

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2011
Autor(a) principal: Louzada, João Marcos
Orientador(a): Oliveira, Marcelo Silva de
Banca de defesa: Guimarães, Ednaldo Carvalho, Alves, Marcelo de Carvalho, Lima, Renato Ribeiro de, Scalon, João Domingos
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Lavras
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária
Departamento: Departamento de Ciências Exatas
País: brasil
Palavras-chave em Português:
Geologia - Métodos estatísticos
Bootstrap (Estatística)
Análise multivariada
Área do conhecimento CNPq:
Estatística
Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/30551
Resumo: Esta dissertação/tese está disponível online com base na Resolução CEPE nº 090, de 24 de março de 2015, disponível em http://www.biblioteca.ufla.br/wordpress/wp-content/uploads/res090-2015.pdf, que dispõe sobre a disponibilização da coleção retrospectiva de teses e dissertações online no Repositório Institucional da UFLA, sem autorização prévia dos autores. Parágrafo Único. Caberá ao autor ou orientador a solicitação de restrição quanto à divulgação de teses e dissertações com pedidos de patente ou qualquer embargo similar. Art. 5º A obra depositada no RIUFLA que tenha direitos autorais externos à Universidade Federal de Lavras poderá ser removida mediante solicitação por escrito, exclusivamente do autor, encaminhada à Comissão Técnica da Biblioteca Universitária./ Arquivo gerado por meio da digitalização de material impresso. Alguns caracteres podem ter sido reconhecidos erroneamente.
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spelling 2018-09-26T17:12:34Z2018-09-26T17:12:34Z2018-09-262011-04-08LOUZADA, J. M. Teste de normalidade multivariada em geoestatística utilizando bootstrap. 2011. 167 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2011.https://repositorio.ufla.br/handle/1/30551Esta dissertação/tese está disponível online com base na Resolução CEPE nº 090, de 24 de março de 2015, disponível em http://www.biblioteca.ufla.br/wordpress/wp-content/uploads/res090-2015.pdf, que dispõe sobre a disponibilização da coleção retrospectiva de teses e dissertações online no Repositório Institucional da UFLA, sem autorização prévia dos autores. Parágrafo Único. Caberá ao autor ou orientador a solicitação de restrição quanto à divulgação de teses e dissertações com pedidos de patente ou qualquer embargo similar. Art. 5º A obra depositada no RIUFLA que tenha direitos autorais externos à Universidade Federal de Lavras poderá ser removida mediante solicitação por escrito, exclusivamente do autor, encaminhada à Comissão Técnica da Biblioteca Universitária./ Arquivo gerado por meio da digitalização de material impresso. Alguns caracteres podem ter sido reconhecidos erroneamente.Este trabalho foi realizado com o principal objetivo de elaborar um teste de normalidade multivariada para dados espacialmente contínuos, cognominado de Teste Gaussiano para Geoestatística (TGGeo), com o auxílio da metodologia bootstrap. O bootstrap foi fundamental para se construir os limites de confiança percentil, a partir do semivariograma de nuvens. O TGGeo é baseado no ajuste do semivariograma experimental e, basicamente, é utilizado para verificar a normalidade multivariada em dados de Geoestatística pela coincidência satisfatória das modelagens do semivariograma baseadas nos critérios de quadrados mínimos e de máxima verossimilhança. A normalidade é verificada fazendo-se uso da equivalência dos métodos da MV e dos QM na inferência, sob normalidade pelo fato de o critério da máxima verossimilhança ser idêntico ao método dos quadrados mínimos para modelar a dependência espacial. O teste é formulado e a decisão é tomada por meio de inspeção gráfica e avaliando o valor de plausibilidade (valor-p), dado por δ. Esse valor crítico (δ) indica que percentagem das unidades preditas γ*(h,θ̂), estimadas por máxima verossimilhança, estão dentro dos limites com 100 × (1 − α) de confiança. Em geral, os resultados mostraram que o TGGeo foi robusto quanto aos desvios de processos gaussianos e, comportou-se de modo razoável em presença de dados com distribuição gaussiana. Para avaliar o teste proposto, foram utilizados conjuntos de seis dados simulados, com diferentes parâmetros de covariância, bem como três conjuntos de dados reais, em que o TGGeo mostrou-se capaz de identificar campos aleatórios gaussianos. Esse mesmo princípio bootstrap possibilitou a construção do semivariograma de quantis para avaliar as incertezas associadas ao procedimento de modelagem do semivariograma experimental e um exemplo de aplicação com dados reais justificou o uso dessa metodologia como uma vantajosa opção para a análise variográfica. Foi também proposto um critério de ponderação, / ℎ W N/h ​ , para modelar o semivariograma por meio dos quadrados mínimos. Os pesos são calculados pela razão entre o número de pares de pontos ( ℎ ) N(h) e suas respectivas potências das distâncias, ℎ h.This work was undertaken with the main objective of designing a multivariate normality test of spatially continuous data, nicknamed Gaussian Test for Geostatistics (TGGeo) with the aid of bootstrap methodology. Bootstrap was fundamental to construct the percentile confidence limits from the semivariogram cloud. TGGeo is based upon the adjustment of the experimental semivariogram and basically, it is utilized to verify the multivariate normality in data of Geostatistics through the satisfactory coincidence of the modeling of the semivariogram based on the criteria of least squares and maximum likelihood. Normality is verified by making use of the equivalency of the methods ML and of the least squares in the inference under normality for the fact of the criterion of maximum likelihood being identical to the least square method to modeling the spatial dependence. The test is formulated and the decision is made by means of graphical inspection and by evaluating the plausibility value (valor-pl), given by δ. That critical value (δ) indicates that the percentage of the predicted units (γ*(h; θ̂)), estimated by maximum likelihood, are within the limits with 100 × (1 − α) of confidence. In general, the results showed that TGGeo was robust as to the deviations of Gaussian processes and, behaved itself in a reasonable manner in the presence of data with Gaussian distribution. To evaluate the proposed test, sets of six simulate data, with different covariance parameters as well as three sets of real data in which TGGeo proved capable of identifying the random Gaussian fields. That same bootstrap principle made the construction of the quantile semivariogram to evaluate the uncertainties associated with the procedure of modeling of the experimental semivariogram possible and an example of application in real data accounted for the use of that methodology as an option advantageous to the variographic analysis. A weighing criterion, / ℎ W N/h ​ , was also proposed to model the semivariogram by means of least squares. The weights are calculated by the ration between the number of pairs of points ( ℎ ) N(h) and their respective powers of the distances, ℎ h.Universidade Federal de LavrasPrograma de Pós-graduação em Estatística e Experimentação AgropecuáriaUFLAbrasilDepartamento de Ciências ExatasEstatísticaGeologia - Métodos estatísticosBootstrap (Estatística)Análise multivariadaTeste de normalidade multivariada em geoestatística utilizando bootstrapinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisOliveira, Marcelo Silva deGuimarães, Ednaldo CarvalhoAlves, Marcelo de CarvalhoLima, Renato Ribeiro deScalon, João DomingosLouzada, João Marcosinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLAORIGINALTESE_Teste de normalidade multivariada em geoestatística utilizando bootstrap.pdfTESE_Teste de normalidade multivariada em geoestatística utilizando bootstrap.pdfapplication/pdf9909852https://repositorio.ufla.br/bitstreams/adce5b3e-a641-4f67-a597-dbad41f7fc65/downloadac8b99d936b060e0c0cc5e96129c0996MD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8953https://repositorio.ufla.br/bitstreams/8622ca24-9adc-494d-9bff-f9da7fe0677c/download760884c1e72224de569e74f79eb87ce3MD52falseAnonymousREADTEXTTESE_Teste de normalidade multivariada em geoestatística utilizando bootstrap.pdf.txtTESE_Teste de normalidade multivariada em geoestatística utilizando bootstrap.pdf.txtExtracted texttext/plain103137https://repositorio.ufla.br/bitstreams/97b075b5-0a66-4a4c-acb1-c1b4824e5225/download3983e98192e90013f9cc71550d2a7af2MD53falseAnonymousREADTHUMBNAILTESE_Teste de normalidade multivariada em geoestatística utilizando bootstrap.pdf.jpgTESE_Teste de normalidade multivariada em geoestatística utilizando bootstrap.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3561https://repositorio.ufla.br/bitstreams/50abf52b-90ec-4b7c-8b14-7cdddaa9a148/download3234f728162eda4d31311fc0e1d5899fMD54falseAnonymousREAD1/305512025-10-24 20:00:22.371open.accessoai:repositorio.ufla.br:1/30551https://repositorio.ufla.brRepositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufla.br/server/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2025-10-24T23:00:22Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)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