1. RI UFLA
  2. Faculdade de Zootecnia e Medicina Veterinária - FZMV
  3. Departamento de Zootecnia - DZO
  4. DZO - Artigos publicados em periódicos
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dc.creatorRossoni, Diogo Francisco-
dc.creatorLima, Renato Ribeiro de-
dc.date.accessioned2020-11-29T03:09:19Z-
dc.date.available2020-11-29T03:09:19Z-
dc.date.issued2012-10-
dc.identifier.citationROSSONI, D. F.; LIMA, R. R. de. A importância da correção da anisotropia em análises geoestatísticas. Revista da Estatística da Universidade Federal de Ouro Preto, [Ouro Preto], v. 2, p. 217-221, out. 2012. Anais [do] XI Encontro Mineiro de Estatística, XI MGEST, Ouro Preto, MG, 2012.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/45639-
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Ouro Preto (UFOP), Instituto de Ciências Exatas e Biológicas (ICEB), Departamento de Estatísticapt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.sourceRevista da Estatística da Universidade Federal de Ouro Preto (RESTUFOP)pt_BR
dc.subjectAnisotropiapt_BR
dc.subjectGeoestatÍsticapt_BR
dc.subjectErro quadrático médio de prediçãopt_BR
dc.subjectIntervalo de confiançapt_BR
dc.subjectMonte Carlopt_BR
dc.titleA importância da correção da anisotropia em análises geoestatísticaspt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoA anisotropia é uma característica na qual dados espacialmente dependentes apresentam comportamento diferenciados em determinadas direções. Quando o comportamento da variável aleatória é similar em todas as direções, dizemos que o fenômeno é isotrópico. Muitos autores têm identificado (análises exploratórias e visuais) e corrigido a anisotropia nos mais variados experimentos: poluição atmosférica, variáveis químicas e físicas do solo, dispersão de populações nativas de planta, variáveis geológicas, etc. Todavia, em muitos trabalhos, constata-se que os autores pressupõe que a variável é isotrópica e procedem com a modelagem do fenômeno - e posterior predição - sem efetuarem a devida correção da anisotropia. O intuito principal desse trabalho é evidenciar a melhora significativa da predição de um determinado fenômeno para diversas configurações de dependência espacial, bem como para distintos graus de anisotropia. Para tal, sessenta populações foram simuladas. De cada população, mil amostras aleatórias de tamanho mil foram selecionadas. A análise abordou a correção e não correção da anisotropia. A qualidade da predição foi medida através do erro quadrático médio de predição, e o conjunto de respostas foi comparado através do intervalo de confiança Monte Carlo. Para todas as populações, os intervalos do EQMP para os dados que tiveram a anisotropia corrigida foram menores - e estatisticamente diferentes - do que para os dados que não tiveram a correção da anisotropia.pt_BR
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