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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorOliveira, Eduardo Schneider Bueno de-
dc.contributor.authorPião, Antonio Carlos Simões-
dc.contributor.authorAngelis, Dejanira de Franceschi de-
dc.creatorOliveira, Eduardo Schneider Bueno de-
dc.creatorPião, Antonio Carlos Simões-
dc.creatorAngelis, Dejanira de Franceschi de-
dc.date2016-12-28-
dc.date.accessioned2017-08-01T20:09:53Z-
dc.date.available2017-08-01T20:09:53Z-
dc.date.issued2017-08-01-
dc.identifier.citationOLIVEIRA, 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.-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/13975-
dc.description.abstractDados 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.-
dc.description.abstractABSTRACT: 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.-
dc.formatapplication/pdf-
dc.languagepor-
dc.publisherUniversidade Federal de Lavras-
dc.relationhttp://www.biometria.ufla.br/index.php/BBJ/article/view/247/74-
dc.rightsCopyright (c) 2016 Eduardo Schneider Bueno de OLIVEIRA, Antonio Carlos Simões PIÃO, Dejanira de Franceschi de ANGELIS-
dc.rightsAttribution 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.sourceREVISTA BRASILEIRA DE BIOMETRIA; Vol 34 No 4 (2016); 543-563-
dc.source1983-0823-
dc.subjectImputação múltipla-
dc.subjectBootstrap em blocos-
dc.subjectÁgua - Qualidade-
dc.subjectMultiple imputation-
dc.subjectBlocks bootstrap-
dc.subjectWater - Quality-
dc.titleUma análise das águas dos rios Jaguari e Atibaia com uso de Imputação Múltipla Livre de Distribuição e Bootstrap em blocos-
dc.title.alternativeAn analysis of the water of rivers Jaguari and Atibaia using distribution-free multiple imputation and blocks bootstrap-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article-
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
dc.typePeer-reviewed Article-
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