Campo Dublin Core | Valor | Língua |
dc.contributor.advisor | Silva, Alan Ricardo da | - |
dc.contributor.author | Soares Júnior, Winderson Ronielli | - |
dc.identifier.citation | SOARES JÚNIOR, Winderson Ronielli. Estimação do variograma por meio da máxima verossimilhança. 2017. 50 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017. | pt_BR |
dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2017. | pt_BR |
dc.description.abstract | A geoestatística tem por objetivo caracterizar espacialmente uma variável com
um atributo de interesse mediante o estudo de sua distribuição e variabilidade espacial,
determinando desta forma, suas incertezas associadas. O variograma é o
primeiro passo na busca do conhecimento sobre a distribuição e o comportamento
dos dados e a krigagem é uma técnica de interpolação que auxilia no entendimento
da variabilidade e que parte da premissa que pontos próximos tendem a ter valores
mais homogêneos do que pontos mais distantes.
Realizar o ajuste do variograma aos dados é, em geral, um trabalho subjetivo e
que requer muita cautela na hora de escolher qual o melhor conjunto de parâmetros
lag e lag distance. Este trabalho propõe implementar a técnica de máxima verossimilhança para estimação do variograma no software SAS 9.4 e comparar os resultados
com a técnica de minimos quadrados.
O método de Máxima Verossimilhança é uma técnica bastante difundida nos
últimos anos, devido aos avanços computacionais, e é capaz de estimar a função de
distribuição sem a necessidade de parâmetros subjetivos. Sua problemática estão no
fato de ter um certo grau de sensibilidade na hora de convergência para o ponto ótimo e isso pode acarretar, dependendo das informações iniciais, na convergência
para parâmetros não-ótimos. Além disso, é proposto um algoritmo em SAS/IML
para a automatização da técnica.
Os resultados obtidos mostram que os parâmetros estimados pela máxima verossimilhança se ajustam melhor aos dados do que os obtidos pelos mínimos quadrados,
e além disso, os erros padrão de estimação da krigagem foram menores nessa técnica. | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject.keyword | Máxima verossimilhança | pt_BR |
dc.subject.keyword | Mínimos quadrados | pt_BR |
dc.subject.keyword | Correlação (Estatística) | pt_BR |
dc.title | Estimação do variograma por meio da máxima verossimilhança | pt_BR |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2018-08-13T12:25:38Z | - |
dc.date.available | 2018-08-13T12:25:38Z | - |
dc.date.submitted | 2017 | - |
dc.identifier.uri | http://bdm.unb.br/handle/10483/20533 | - |
dc.language.iso | Português | pt_BR |
Aparece na Coleção: | Estatística
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