Hierarquização geométrica dos preditores geoestatísticos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Santos, Gérson Rodrigues dos
Data de Publicação: 2010
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFLA
Texto Completo: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/4304
Resumo: Estatística e Experimentação Agropecuária
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spelling Hierarquização geométrica dos preditores geoestatísticosGeometric hierarchy of geometrical predictorsGeoestatísticaEspaços de HilbertEsperança condicionalKrigagemHierarquização geométricaGeostatisticsHilbert spacesConditional expectationKrigingGeometric hierarchyCNPQ_NÃO_INFORMADOEstatística e Experimentação AgropecuáriaA predição geoestatística faz parte da modelagem probabilística que usa a vizinhança amostrada com o intuito de fazer valer a percepção de que a estrutura de dependência espacial de um processo estocástico otimiza as PREDIÇÕES, sem viés e com variância mínima. Assim, objetiva-se neste trabalho de tese apresentar a hierarquização geométrica dos preditores lineares geoestatísticos, considerando suas restrições e respectivos subespaços de projeção. Para tanto, adota-se a abordagem geométrica desses preditores, visando a projeção ortogonal de uma função-vetor Y(x0) (que representa um valor a ser predito na localização x0) no subespaço vetorial resultante das restrições impostas. Como resultado, cita-se a hierarquia geométrica obtida: a esperança condicional, em primeiro lugar, a krigagem linear simples, em segundo lugar, e a krigagem linear universal, em terceiro lugar, devido a dimensão dos subespaços de projeção, com ilustração, também, através de simulação estocástica. Além disso, ficam estabelecidas as condições para a utilização prática de tais preditores.Geostatistics estimation is a probabilistic modeling strategy that uses sample points neighborhood information in order to consider the spatial dependence of the structure of a STOCHASTICprocess to obtain, unbiased and minimum variance estimates. Hence, the main goal of this thesis is to present the geometric hierarchy of the geostatistical linear predictors, taking into account their restrictions and respective projection subspaces. We apply the orthogonal geometric projection of the predictors in order to obtain a vector function Y(x0), (that represents a value to be predicted in the location (x0)) in the resulting vector subspace from the restrictions imposed to the predictors. As an important result obtained in our work, we show how to obtain geometric hierarchy: Conditional expectation, simple linear kriging and linear universal kriging, 1st, 2nd and 3rd, respectively. We establish practUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASDEX - Departamento de Ciências ExatasUFLABRASILOliveira, Marcelo Silva deNogueira, Denismar AlvesChaves, Lucas MonteiroFerreira, Eric BatistaScalon, João DomingosSantos, Gérson Rodrigues dos2014-10-03T11:56:59Z2014-10-03T11:56:59Z2014-10-032010-11-16info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfSANTOS, G. R. Hierarquização geométrica dos preditores geoestatísticos. 2010. 200 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2010.http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/4304info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLA2023-05-11T15:37:37Zoai:localhost:1/4304Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufla.br/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2023-05-11T15:37:37Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)false
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