1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Estatística e Experimentação Agropecuária - Doutorado (Teses)
Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/549
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorMateus, Ana Lúcia Souza Silva-
dc.date.accessioned2013-05-13T14:24:07Z-
dc.date.available2013-05-13T14:24:07Z-
dc.date.copyright2012-
dc.date.issued2012-
dc.date.submitted2012-12-27-
dc.identifier.citationMATEUS, A. L. S. S. Proposição de novas metodologias para análise de aleatoriedade em processos pontuais no espaço-tempo. 2013. 138 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2012.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/549-
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.sponsorshipFundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas - FAPEAMpt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.subjectFunção Kpt_BR
dc.subjectEstatísticapt_BR
dc.subjectMonte Carlo, Método dept_BR
dc.subjectK-functionpt_BR
dc.subjectStatisticspt_BR
dc.subjectMonte Carlo methodpt_BR
dc.titleProposição de novas metodologias para análise de aleatoriedade em processos pontuais no espaço-tempopt_BR
dc.publisher.programDEX - Programa de Pós-graduaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.description.concentrationEstatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.contributor.advisor1Scalon, João Domingos-
dc.contributor.referee1Carneiro, Antônio Policarpo Souza-
dc.contributor.referee1Zacarias, Mauricio Sergio-
dc.contributor.referee1Oliveira, Marcelo Silva de-
dc.contributor.referee1Lima, Renato Ribeiro-
dc.description.resumoThe information on the spatiotemporal dynamics of plant diseases is of paramount importance to develop appropriate technologies to the management of diseases in production systems. Thus, in recent years, several studies involving spatial and temporal patterns are being conducted to get a better understanding of the mechanisms and dynamics of diseases in agriculture. However, the analysis of the space-time interaction, using point processes methods, has been scarcely discussed in this area. The aim of this paper is to present methods based on both the second-order statistic and the scan statistic to analyze point processes to detect the presence of clusters in time, space as well as clusters from the spatial and temporal interactions. The paper also proposes a new hypothesis test to detect clustering in time, using the distribution function of time counts of the occurrence of events, and a hypothesis test to detect spacetime interaction. The two hypotheses tests are based on Monte Carlo techniques. The methods presented were tested in the four realizations generated through computer simulation and applied to monthly data on incidence of Citrus Sudden Death (SCD) in orange. The results from analyzes of both simulated and actual data from SCD showed that the methodologies available in the literature and suggested in this thesis were effective to detect clusters in time, in space and space-time.pt_BR
dc.description.resumoA informação sobre a dinâmica espaço-temporal de doenças de plantas é de fundamental importância para desenvolver tecnologias apropriadas ao manejo das doenças em sistemas de produção. Assim, nos últimos anos, vários estudos envolvendo padrões espaciais e temporais estão sendo desenvolvidos para buscar uma melhor compreensão dos mecanismos e da dinâmica de doenças presentes na agricultura. Entretanto, a análise da interação espaço-tempo, utilizando métodos de processos pontuais, tem sido pouco abordada nessa área. O objetivo deste trabalho é apresentar métodos baseados na estatística de segunda ordem e na estatística de varredura para analisar processos pontuais a fim de detectar a presença de agrupamentos no tempo, no espaço, bem como agrupamentos oriundos das interações espaço-tempo. Com o trabalho propõe-se também um novo teste de hipótese para detectar agrupamento no tempo, utilizando a função distribuição das contagens dos tempos de ocorrência de eventos e um teste de hipótese para detectar interação espaço-tempo. Os dois testes de hipóteses são baseados em técnicas de Monte Carlo. Os métodos apresentados foram testados em quatro realizações geradas por meio de simulação computacional e aplicados em dados mensais de incidência de casos de Morte Súbita dos Citros (MSC) em laranjeiras. Os resultados obtidos a partir das análises dos dados simulados e dos dados de MSC mostraram que tanto as metodologias disponíveis na literatura quanto as propostas nesta tese foram eficientes para detectar agrupamentos no tempo, no espaço e no espaço-tempo.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
Aparece nas coleções:Estatística e Experimentação Agropecuária - Doutorado (Teses)

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
DISSERTACAO_Proposição de novas metodologias para análise de aleatoriedade em process.pdf3,48 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
Mostrar registro simples do item Recomendar este item Visualizar estatísticas


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.