Uma análise das águas dos rios Jaguari e Atibaia com uso de Imputação Múltipla Livre de Distribuição e Bootstrap em blocos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Oliveira, Eduardo Schneider Bueno de
Data de Publicação: 2016
Outros Autores: Pião, Antonio Carlos Simões, Angelis, Dejanira de Franceschi de
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFLA
Texto Completo: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/13975
Resumo: Dados longitudinais tem grande relevância em análises para avaliar diversos fatores. Por vezes, há também o problema de ausência de dados coletados em algum momento durante o estudo, o que leva à necessidade de, ou desconsiderá-los, trabalhando assim com uma amostra de menor tamanho, ou utilizar técnicas adequadas para estimar tais dados ausentes. No presente estudo, com base em dados sobre a qualidade da água nos rios Jaguari e Atibaia, são apresentados resultados de imputação múltipla de dados para dados não normais, através da "Imputação Múltipla Livre de Distribuição" e, posteriormente, resultados para a análise dos dados através de técnicas de Bootstrap em blocos. Por fim, são apresentados os resultados práticos obtidos através da análise realizada, a fim de identificar resumidamente a situação de ambos os rios ao longo dos 15 anos de estudo.
id UFLA_d0d30ee213e0a534500e94c62b05389f
oai_identifier_str oai:localhost:1/13975
network_acronym_str UFLA
network_name_str Repositório Institucional da UFLA
repository_id_str
spelling Uma análise das águas dos rios Jaguari e Atibaia com uso de Imputação Múltipla Livre de Distribuição e Bootstrap em blocosAn analysis of the water of rivers Jaguari and Atibaia using distribution-free multiple imputation and blocks bootstrapImputação múltiplaBootstrap em blocosÁgua - QualidadeMultiple imputationBlocks bootstrapWater - QualityDados longitudinais tem grande relevância em análises para avaliar diversos fatores. Por vezes, há também o problema de ausência de dados coletados em algum momento durante o estudo, o que leva à necessidade de, ou desconsiderá-los, trabalhando assim com uma amostra de menor tamanho, ou utilizar técnicas adequadas para estimar tais dados ausentes. No presente estudo, com base em dados sobre a qualidade da água nos rios Jaguari e Atibaia, são apresentados resultados de imputação múltipla de dados para dados não normais, através da "Imputação Múltipla Livre de Distribuição" e, posteriormente, resultados para a análise dos dados através de técnicas de Bootstrap em blocos. Por fim, são apresentados os resultados práticos obtidos através da análise realizada, a fim de identificar resumidamente a situação de ambos os rios ao longo dos 15 anos de estudo.ABSTRACT: Dados longitudinais tem grande relevância em análises para avaliar diversos fatores. Por vezes, há também o problema de ausência de dados coletados em algum momento durante o estudo, o que leva à necessidade de, ou desconsiderá-los, trabalhando assim com uma amostra de menor tamanho, ou utilizar técnicas adequadas para estimar tais dados ausentes. No presente estudo, com base em dados sobre a qualidade da água nos rios Jaguari e Atibaia, são apresentados resultados de imputação múltipla de dados para dados não normais, através da "Imputação Múltipla Livre de Distribuição" e, posteriormente, resultados para a análise dos dados através de técnicas de Bootstrap em blocos. Por fim, são apresentados os resultados práticos obtidos através da análise realizada, a fim de identificar resumidamente a situação de ambos os rios ao longo dos 15 anos de estudo.Universidade Federal de Lavras2016-12-282017-08-01T20:09:53Z2017-08-01T20:09:53Z2017-08-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionPeer-reviewed Articleapplication/pdfapplication/pdfOLIVEIRA, E. S. B. de; PIÃO, A. C. S.; ANGELIS, D. de F. de. Uma análise das águas dos rios Jaguari e Atibaia com uso de Imputação Múltipla Livre de Distribuição e Bootstrap em blocos. Revista Brasileira de Biometria, Lavras, v. 34, n. 4, p. 543-563, dez. 2016.http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/13975REVISTA BRASILEIRA DE BIOMETRIA; Vol 34 No 4 (2016); 543-5631983-0823reponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLAporhttp://www.biometria.ufla.br/index.php/BBJ/article/view/247/74Copyright (c) 2016 Eduardo Schneider Bueno de OLIVEIRA, Antonio Carlos Simões PIÃO, Dejanira de Franceschi de ANGELISAttribution 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessOliveira, Eduardo Schneider Bueno dePião, Antonio Carlos SimõesAngelis, Dejanira de Franceschi deOliveira, Eduardo Schneider Bueno dePião, Antonio Carlos SimõesAngelis, Dejanira de Franceschi de2021-04-19T14:17:49Zoai:localhost:1/13975Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufla.br/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2021-04-19T14:17:49Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)false
dc.title.none.fl_str_mv Uma análise das águas dos rios Jaguari e Atibaia com uso de Imputação Múltipla Livre de Distribuição e Bootstrap em blocos
An analysis of the water of rivers Jaguari and Atibaia using distribution-free multiple imputation and blocks bootstrap
title Uma análise das águas dos rios Jaguari e Atibaia com uso de Imputação Múltipla Livre de Distribuição e Bootstrap em blocos
spellingShingle Uma análise das águas dos rios Jaguari e Atibaia com uso de Imputação Múltipla Livre de Distribuição e Bootstrap em blocos
Oliveira, Eduardo Schneider Bueno de
Imputação múltipla
Bootstrap em blocos
Água - Qualidade
Multiple imputation
Blocks bootstrap
Water - Quality
title_short Uma análise das águas dos rios Jaguari e Atibaia com uso de Imputação Múltipla Livre de Distribuição e Bootstrap em blocos
title_full Uma análise das águas dos rios Jaguari e Atibaia com uso de Imputação Múltipla Livre de Distribuição e Bootstrap em blocos
title_fullStr Uma análise das águas dos rios Jaguari e Atibaia com uso de Imputação Múltipla Livre de Distribuição e Bootstrap em blocos
title_full_unstemmed Uma análise das águas dos rios Jaguari e Atibaia com uso de Imputação Múltipla Livre de Distribuição e Bootstrap em blocos
title_sort Uma análise das águas dos rios Jaguari e Atibaia com uso de Imputação Múltipla Livre de Distribuição e Bootstrap em blocos
author Oliveira, Eduardo Schneider Bueno de
author_facet Oliveira, Eduardo Schneider Bueno de
Pião, Antonio Carlos Simões
Angelis, Dejanira de Franceschi de
author_role author
author2 Pião, Antonio Carlos Simões
Angelis, Dejanira de Franceschi de
author2_role author
author
dc.contributor.author.fl_str_mv Oliveira, Eduardo Schneider Bueno de
Pião, Antonio Carlos Simões
Angelis, Dejanira de Franceschi de
Oliveira, Eduardo Schneider Bueno de
Pião, Antonio Carlos Simões
Angelis, Dejanira de Franceschi de
dc.subject.por.fl_str_mv Imputação múltipla
Bootstrap em blocos
Água - Qualidade
Multiple imputation
Blocks bootstrap
Water - Quality
topic Imputação múltipla
Bootstrap em blocos
Água - Qualidade
Multiple imputation
Blocks bootstrap
Water - Quality
description Dados longitudinais tem grande relevância em análises para avaliar diversos fatores. Por vezes, há também o problema de ausência de dados coletados em algum momento durante o estudo, o que leva à necessidade de, ou desconsiderá-los, trabalhando assim com uma amostra de menor tamanho, ou utilizar técnicas adequadas para estimar tais dados ausentes. No presente estudo, com base em dados sobre a qualidade da água nos rios Jaguari e Atibaia, são apresentados resultados de imputação múltipla de dados para dados não normais, através da "Imputação Múltipla Livre de Distribuição" e, posteriormente, resultados para a análise dos dados através de técnicas de Bootstrap em blocos. Por fim, são apresentados os resultados práticos obtidos através da análise realizada, a fim de identificar resumidamente a situação de ambos os rios ao longo dos 15 anos de estudo.
publishDate 2016
dc.date.none.fl_str_mv 2016-12-28
2017-08-01T20:09:53Z
2017-08-01T20:09:53Z
2017-08-01
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Peer-reviewed Article
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv OLIVEIRA, E. S. B. de; PIÃO, A. C. S.; ANGELIS, D. de F. de. Uma análise das águas dos rios Jaguari e Atibaia com uso de Imputação Múltipla Livre de Distribuição e Bootstrap em blocos. Revista Brasileira de Biometria, Lavras, v. 34, n. 4, p. 543-563, dez. 2016.
http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/13975
identifier_str_mv OLIVEIRA, E. S. B. de; PIÃO, A. C. S.; ANGELIS, D. de F. de. Uma análise das águas dos rios Jaguari e Atibaia com uso de Imputação Múltipla Livre de Distribuição e Bootstrap em blocos. Revista Brasileira de Biometria, Lavras, v. 34, n. 4, p. 543-563, dez. 2016.
url http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/13975
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv http://www.biometria.ufla.br/index.php/BBJ/article/view/247/74
dc.rights.driver.fl_str_mv Attribution 4.0 International
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Attribution 4.0 International
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Lavras
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Lavras
dc.source.none.fl_str_mv REVISTA BRASILEIRA DE BIOMETRIA; Vol 34 No 4 (2016); 543-563
1983-0823
reponame:Repositório Institucional da UFLA
instname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)
instacron:UFLA
instname_str Universidade Federal de Lavras (UFLA)
instacron_str UFLA
institution UFLA
reponame_str Repositório Institucional da UFLA
collection Repositório Institucional da UFLA
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)
repository.mail.fl_str_mv nivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.br
_version_ 1784550000937664512

Registros relacionados