1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorTeixeira, Marcília Bruna dos Reis-
dc.date.accessioned2013-06-21T18:18:05Z-
dc.date.available2013-06-21T18:18:05Z-
dc.date.issued2013-
dc.date.submitted2013-02-26-
dc.identifier.citationTEIXEIRA, M. B. dos R. Comparação entre estimadores de semivariância. 2013. 122 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2013.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/702-
dc.descriptionDissertação 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 Aplicada, para a obtenção do título de Mestre.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPESpt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectGeoestatísticapt_BR
dc.subjectSemivariogramapt_BR
dc.subjectDependência espacialpt_BR
dc.subjectGeostatisticpt_BR
dc.subjectSemivariogrampt_BR
dc.subjectSpatial dependencept_BR
dc.titleComparação entre estimadores de semivariânciapt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.publisher.programDEX - Programa de Pós-graduaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.description.concentrationEstatística Aplicadapt_BR
dc.contributor.advisor1Scalon, João Domingos-
dc.contributor.referee1Oliveira, Marcelo Silva de-
dc.contributor.referee1Mello, José Márcio de-
dc.description.resumoThis dissertation was designed with the purpose of comparing the following variogram estimators: Matheron’s classic estimator, Cressie and Hawkin’s robust estimator, Haslett’s difference estimator, Genton’s highly robust estimator, Pairwise estimator, New-1 estimator and New-2 estimator. The comparisons were carried out in order to verify the performance of the estimators up against the data bank with characteristics as a trend, amount of outliers and size of the samples. Data bank with square grids were approached, grids of the sizes of 5𝑥5, 10𝑥10 and 20𝑥20 being adopted. The discrepant data were in contaminations of 1%, 5%, 10% and the options with no outliers and at last, the scenarios without a bias, with a linear bias and with a quadratic bias. The combination of those characteristics resulted into 36 experimental situations over which 500 simulations were conducted. All the computer work was undertaken by utilizing the R software. In the estimations, two situations were taken into account, one which encompassed all the existing h distances and one second approach which considered a cutoff of 50%, that is, only a half of the distances was utilized in order to eliminate the estimates of the largest distances which use to have great oscillations. The comparison was undertaken by means of the Absolute Mean Error and of the Root Mean Squared Error of the estimates of semi variance, these results being trimmed by 10% (5% in each end) with the purpose of eliminating possible oscillations of the software in the simulations. At the final, the results were summarized by means of the mean and of the median to do the comparisons. In general, the best estimator was the New-1, in cases of little contamination. For cases with the greatest amounts of outliers, Cressie and Hawkins’ robust estimators, estimators of the medians and Genton’s estimator presented good performances. It is important to stand out that the ideal is to consider a sort of particular databank to verify what was the best estimator, since that the results ranged according to the characteristics found in the data.pt_BR
dc.description.resumoEsta dissertação foi elaborada com o objetivo de comparar os seguintes estimadores de semivarância: estimador clássico de Matheron, estimador robusto de Cressie e Hawkins, estimador das medianas de Cressie, estimador das diferenças de Haslett, estimador altamente robusto de Genton, estimador Pairwise, estimador New-1 e estimador New-2. As comparações foram realizadas a fim de verificar o desempenho dos estimadores diante de banco de dados com características como tendência, quantidade de outliers e tamanho das amostras. Foram abordados bancos de dados com malhas quadradas, sendo adotados grides de tamanho 5𝑥5, 10𝑥10 e 20𝑥20. Os dados discrepantes foram em contaminações de 1%, 5%, 10% e a opção sem outliers. Por fim, os cenários sem tendência, com tendência linear e com tendência quadrática. A combinação dessas características resultou em 36 situações experimentais, sobre as quais foram realizadas 500 simulações. Todo o trabalho computacional foi realizado utilizandose o software R. Nas estimações foram consideradas duas situações, uma que englobava todas as distâncias ℎ existentes e uma segunda abordagem que considerava um cutoff de 50%, ou seja, apenas metade das distâncias foi utilizada, a fim de eliminar as estimativas das maiores distâncias que costumam ter grandes oscilações. A comparação foi realizada por meio do Erro Médio Absoluto e do Erro Médio Quadrático das estimativas de semivariância, sendo estes resultados aparados em 10% (5% em cada extremo), no intuito de eliminar possiveis oscilações do software nas simulações. Ao final, os resultados foram sumarizados por meio da média e da mediana para realizar as comparações. De forma geral, o melhor estimador foi o New-1, em casos de pouca contaminação. Para casos com maiores quantidades de outliers, os estimadores robusto de Cressie e Hawkins, das medianas e o de Genton apresentaram bons desempenhos. É importante destacar que, o ideal, é considerar um tipo de banco de dados especifico para verificar qual foi o melhor estimador, visto que os resultados variam de acordo com as características encontradas nos dados.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
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