Um modelo multivariado para predição de taxas e proporções dependentes

• Autor(a) principal: Assis, Alice Nascimento de
• Data de Publicação: 2018
• Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/8662952883932476
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM
• Texto Completo: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6391
• topic: Distribuição Kumaraswamy; Distribuição alfa-estável; Algoritmo MCEM; Umidade relativa do ar; Kumaraswamy distribution; Alpha-stable distribution; MCEM algorithm; Relative humidity; CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: MATEMÁTICA

A umidade relativa interfere em vários aspectos na vida do ser humano, e devido as muitas consequências que um baixo ou um alto percentual podem acarretar, o controle de seu nível é de suma importância. Dessa forma, a modelagem de situações extremas dessa variável pode auxiliar no planejamento de atividades humanas que sejam suscetíveis aos seus efeitos danosos, como a saúde pública. O principal interesse é prever com base em funções densidade de probabilidade aplicadas aos dados observados, os valores que possam ocorrer em uma certa localidade. A distribuição Generalizada de Valores Extremos tem sido amplamente utilizada com essa finalidade e pesquisas utilizando análise de Séries Temporais de dados meteorológicos e climáticos. Neste trabalho, é proposto um modelo estatístico para predição de taxas e proporções temporais e/ou espacialmente dependentes. O modelo foi construído através da marginalização da distribuição Kumaraswamy G-exponencializada condicionada a um campo aleatório com distribuição alfaestável positivo. Algumas propriedades desse modelo foram apresentadas, procedimentos para estimação e inferência foram discutidos e um algoritmo MCEM foi desenvolvido parar estimar os parâmetros. Como um caso particular, o modelo foi utilizado para predição espacial da umidade relativa do ar observada nas estações meteorológicas do Estado do Amazonas.