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dc.creatorCosta, Franciella Marques da-
dc.date.accessioned2014-12-04T17:01:51Z-
dc.date.available2014-12-04T17:01:51Z-
dc.date.issued2014-12-04-
dc.date.submitted2014-07-25-
dc.identifier.citationCOSTA, F. M. da. Distribuição e estrutura de dependência espacial em dados de área. 2014. 113 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2014.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/4772-
dc.descriptionTese apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração em Estatística e Experimentação Agropecuária, para a obtenção do título de Doutor.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)pt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectÍndice de Moranpt_BR
dc.subjectCorrelogramapt_BR
dc.subjectTestes de hipótesept_BR
dc.subjectAleatorizaçãopt_BR
dc.subjectEnvelope de simulaçãopt_BR
dc.subjectTeste do Syrjalapt_BR
dc.subjectBicho-mineiro do cafeeiropt_BR
dc.subjectMoran's Indexpt_BR
dc.subjectCorrelogrampt_BR
dc.subjectHypotheses testspt_BR
dc.subjectRandomizationpt_BR
dc.subjectEnvelope simulationpt_BR
dc.subjectSyrjala’testpt_BR
dc.subjectCoffee leaf minerpt_BR
dc.titleDistribuição e estrutura de dependência espacial em dados de áreapt_BR
dc.typetesept_BR
dc.publisher.programDEX - Departamento de Ciências Exataspt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.description.concentrationEstatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.contributor.advisor1Scalon, João Domingos-
dc.contributor.referee1Guimarães, Ednaldo Carvalho-
dc.contributor.referee1Mello, José Márcio de-
dc.contributor.referee1Oliveira, Marcelo Silva de-
dc.contributor.referee1Zacarias, Mauricio Sergio-
dc.description.resumoA análise da estrutura de dependência espacial de uma variável aleatória é de extrema importância em diversas áreas de conhecimento tais como ecologia, epidemiologia, geografia e ciências do solo, entre outras. Assim, o objetivo principal desta tese é apresentar métodos estatísticos para analisar a estrutura de dependência espacial em dados de área. Neste sentido, esta tese apresenta novos métodos para verificar não somente a significância estatística de um correlograma, mas também para testar se duas populações, distribuídas no mesmo espaço geográfico, apresentam a mesma estrutura de dependência espacial. Os métodos propostos são avaliados em casos típicos de dependência espacial e, sempre que o método permite, são realizadas análises do poder do teste e do erro do tipo I. Os métodos propostos também são aplicados em dados reais relacionados ao bicho-mineiro do cafeeiro (Leucoptera coffeella) em uma plantação de café orgânico. Os resultados obtidos permitem afirmar que os métodos propostos podem ser úteis para atingir os objetivos para os quais foram desenvolvidos.pt_BR
dc.description.resumoThe analysis of spatial dependence structure of a random variable is of paramount importance in various areas of knowledge such as ecology, epidemiology, geography and soil sciences, among other. Thus, the main aim of this thesis is to present statistical methods to analyze the structure of spatial dependence in areal data. Therefore, this thesis presents new methods to verify not only the statistical significance of a correlogram, but also to test whether two populations, distributed in the same geographical space, have the same spatial dependence structure. The proposed methods are evaluated on typical cases of spatial dependence and, where the method allows, it is carried out analysis of both test power and type I error. The methods are also applied to real data related to the coffee leaf miner (Leucoptera coffeella). The results allow us to affirm that the proposed methods can be useful for achieving the aims for which they were developed.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
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