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http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/13975
Título: | Uma análise das águas dos rios Jaguari e Atibaia com uso de Imputação Múltipla Livre de Distribuição e Bootstrap em blocos |
Título(s) alternativo(s): | An analysis of the water of rivers Jaguari and Atibaia using distribution-free multiple imputation and blocks bootstrap |
Autores: | Oliveira, Eduardo Schneider Bueno de Pião, Antonio Carlos Simões Angelis, Dejanira de Franceschi de |
Palavras-chave: | Imputação múltipla Bootstrap em blocos Água - Qualidade Multiple imputation Blocks bootstrap Water - Quality |
Data do documento: | 1-Ago-2017 |
Editor: | Universidade Federal de Lavras |
Citação: | OLIVEIRA, E. S. B. de; PIÃO, A. C. S.; ANGELIS, D. de F. de. Uma análise das águas dos rios Jaguari e Atibaia com uso de Imputação Múltipla Livre de Distribuição e Bootstrap em blocos. Revista Brasileira de Biometria, Lavras, v. 34, n. 4, p. 543-563, dez. 2016. |
Resumo: | Dados longitudinais tem grande relevância em análises para avaliar diversos fatores. Por vezes, há também o problema de ausência de dados coletados em algum momento durante o estudo, o que leva à necessidade de, ou desconsiderá-los, trabalhando assim com uma amostra de menor tamanho, ou utilizar técnicas adequadas para estimar tais dados ausentes. No presente estudo, com base em dados sobre a qualidade da água nos rios Jaguari e Atibaia, são apresentados resultados de imputação múltipla de dados para dados não normais, através da "Imputação Múltipla Livre de Distribuição" e, posteriormente, resultados para a análise dos dados através de técnicas de Bootstrap em blocos. Por fim, são apresentados os resultados práticos obtidos através da análise realizada, a fim de identificar resumidamente a situação de ambos os rios ao longo dos 15 anos de estudo. ABSTRACT: Dados longitudinais tem grande relevância em análises para avaliar diversos fatores. Por vezes, há também o problema de ausência de dados coletados em algum momento durante o estudo, o que leva à necessidade de, ou desconsiderá-los, trabalhando assim com uma amostra de menor tamanho, ou utilizar técnicas adequadas para estimar tais dados ausentes. No presente estudo, com base em dados sobre a qualidade da água nos rios Jaguari e Atibaia, são apresentados resultados de imputação múltipla de dados para dados não normais, através da "Imputação Múltipla Livre de Distribuição" e, posteriormente, resultados para a análise dos dados através de técnicas de Bootstrap em blocos. Por fim, são apresentados os resultados práticos obtidos através da análise realizada, a fim de identificar resumidamente a situação de ambos os rios ao longo dos 15 anos de estudo. |
URI: | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/13975 |
Aparece nas coleções: | Revista Brasileira de Biometria |
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