Simulação de fatores que afetam as predições obtidas por krigagem ordinária

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Reis, Cássio Pinho dos
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
Texto Completo: http://locus.ufv.br/handle/123456789/4063
Resumo: The objective of this study is to identify how many factors can affect the variance of the predictions obtained by Ordinary Kriging. For this, different phenomena were simulated in order to obtain the predictions of Ordinary Kriging, using the three usual semivariogram models, different amounts of neighbors to perform the prediction, different spatial dependence indexes and sample size. It was observed that although all the models tended to produce non-biased predictions, the spherical model tended to show a greater variability of the prediction errors in most phenomena simulated, while the Gaussian got smaller. It was also found that when the value of spatial dependence indexes (FDI), the grid size and the number of nearest neighbors were increased, the models tend to have lower variability for all SDI studied, and these ones also tend to stabilize when it reaches a certain amount of neighbors. About the evaluation of the estimates, the exponential model tended to be the one with the worst rating on the variability of the predictions and the spherical the one with the best evaluation in most simulated phenomena. Nevertheless, when it increases the amount of neighbors, the models behavior changes according to the spatial dependence index.
id UFV_13b8914dc8a0dd3a1b8c1968d24e86c6
oai_identifier_str oai:locus.ufv.br:123456789/4063
network_acronym_str UFV
network_name_str LOCUS Repositório Institucional da UFV
repository_id_str 2145
spelling Reis, Cássio Pinho doshttp://lattes.cnpq.br/7910862177613813Santos, Gérson Rodrigues doshttp://lattes.cnpq.br/0674757734832405Ribeiro Junior, José Ivohttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4723282Y6Santos, Nerilson Terrahttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4782537A2Carneiro, Antônio Policarpo Souzahttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4799449E8Valente, Domingos Sárvio Magalhãeshttp://lattes.cnpq.br/80809458033031512015-03-26T13:32:17Z2013-06-242015-03-26T13:32:17Z2013-03-18REIS, Cássio Pinho dos. Simulation of Factors Affecting the Predictions Obtained by ordinary kriging. 2013. 57 f. Dissertação (Mestrado em Estatística Aplicada e Biometria) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 2013.http://locus.ufv.br/handle/123456789/4063The objective of this study is to identify how many factors can affect the variance of the predictions obtained by Ordinary Kriging. For this, different phenomena were simulated in order to obtain the predictions of Ordinary Kriging, using the three usual semivariogram models, different amounts of neighbors to perform the prediction, different spatial dependence indexes and sample size. It was observed that although all the models tended to produce non-biased predictions, the spherical model tended to show a greater variability of the prediction errors in most phenomena simulated, while the Gaussian got smaller. It was also found that when the value of spatial dependence indexes (FDI), the grid size and the number of nearest neighbors were increased, the models tend to have lower variability for all SDI studied, and these ones also tend to stabilize when it reaches a certain amount of neighbors. About the evaluation of the estimates, the exponential model tended to be the one with the worst rating on the variability of the predictions and the spherical the one with the best evaluation in most simulated phenomena. Nevertheless, when it increases the amount of neighbors, the models behavior changes according to the spatial dependence index.O objetivo deste estudo é poder identificar, como diversos fatores podem afetar a variância das predições obtidas por Krigagem Ordinária. Para tanto, foram simulados diferentes cenários para poder obter as predições de Krigagem Ordinária, usando os três modelos de semivariograma usuais, quantidades diferentes de vizinhos para realizar a predição, diferentes níveis de dependência espacial e tamanhos de amostra. Observou-se que embora todos os modelos tenderam produzir predições não viesadas, o modelo esférico tendeu a apresentar a maior variabilidade dos erros de predições na maioria dos cenários simulados, enquanto que o gaussiano obteve a menor. Verificou-se também que quando se aumentou o valor do índice de dependência espacial (IDE), o tamanho do grid e a quantidade de vizinhos mais próximos, os modelos tenderam a apresentar menores variabilidades para todos IDE estudados, sendo que o mesmo tende a se estabilizar quando se chega a uma determinada quantidade de vizinhos. Quanto à avaliação das estimativas, o modelo exponencial tendeu a ser o modelo com a pior avaliação sobre a variabilidade das predições e o esférico com a melhor avaliação na maioria dos cenários simulados, porém quando se aumenta a quantidade de vizinhos, o comportamento dos modelos se alteram de acordo com o índice de dependência espacial.application/pdfporUniversidade Federal de ViçosaMestrado em Estatística Aplicada e BiometriaUFVBREstatística Aplicada e BiometriaGeoestatísticaInterpolação de dadosVariância das prediçõesGeostatisticsInterpolation of dataVariance of the predictionsCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICASimulação de fatores que afetam as predições obtidas por krigagem ordináriaSimulation of Factors Affecting the Predictions Obtained by ordinary kriginginfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:LOCUS Repositório Institucional da UFVinstname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)instacron:UFVORIGINALtexto completo.pdfapplication/pdf578545https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/4063/1/texto%20completo.pdff6ae6dae907e75e3f88a95fd72c929fcMD51TEXTtexto completo.pdf.txttexto completo.pdf.txtExtracted texttext/plain94461https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/4063/2/texto%20completo.pdf.txtb5ce1a8fd1f90915fbb8e236a0a9e76cMD52THUMBNAILtexto completo.pdf.jpgtexto completo.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3551https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/4063/3/texto%20completo.pdf.jpg3d2d3c944a715aeae6685d77dc336ca2MD53123456789/40632016-04-09 23:18:14.303oai:locus.ufv.br:123456789/4063Repositório InstitucionalPUBhttps://www.locus.ufv.br/oai/requestfabiojreis@ufv.bropendoar:21452016-04-10T02:18:14LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)false
dc.title.por.fl_str_mv Simulação de fatores que afetam as predições obtidas por krigagem ordinária
dc.title.alternative.eng.fl_str_mv Simulation of Factors Affecting the Predictions Obtained by ordinary kriging
title Simulação de fatores que afetam as predições obtidas por krigagem ordinária
spellingShingle Simulação de fatores que afetam as predições obtidas por krigagem ordinária
Reis, Cássio Pinho dos
Geoestatística
Interpolação de dados
Variância das predições
Geostatistics
Interpolation of data
Variance of the predictions
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA
title_short Simulação de fatores que afetam as predições obtidas por krigagem ordinária
title_full Simulação de fatores que afetam as predições obtidas por krigagem ordinária
title_fullStr Simulação de fatores que afetam as predições obtidas por krigagem ordinária
title_full_unstemmed Simulação de fatores que afetam as predições obtidas por krigagem ordinária
title_sort Simulação de fatores que afetam as predições obtidas por krigagem ordinária
author Reis, Cássio Pinho dos
author_facet Reis, Cássio Pinho dos
author_role author
dc.contributor.authorLattes.por.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/7910862177613813
dc.contributor.author.fl_str_mv Reis, Cássio Pinho dos
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv Santos, Gérson Rodrigues dos
dc.contributor.advisor-co1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/0674757734832405
dc.contributor.advisor-co2.fl_str_mv Ribeiro Junior, José Ivo
dc.contributor.advisor-co2Lattes.fl_str_mv http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4723282Y6
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Santos, Nerilson Terra
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4782537A2
dc.contributor.referee1.fl_str_mv Carneiro, Antônio Policarpo Souza
dc.contributor.referee1Lattes.fl_str_mv http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4799449E8
dc.contributor.referee2.fl_str_mv Valente, Domingos Sárvio Magalhães
dc.contributor.referee2Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/8080945803303151
contributor_str_mv Santos, Gérson Rodrigues dos
Ribeiro Junior, José Ivo
Santos, Nerilson Terra
Carneiro, Antônio Policarpo Souza
Valente, Domingos Sárvio Magalhães
dc.subject.por.fl_str_mv Geoestatística
Interpolação de dados
Variância das predições
topic Geoestatística
Interpolação de dados
Variância das predições
Geostatistics
Interpolation of data
Variance of the predictions
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA
dc.subject.eng.fl_str_mv Geostatistics
Interpolation of data
Variance of the predictions
dc.subject.cnpq.fl_str_mv CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA
description The objective of this study is to identify how many factors can affect the variance of the predictions obtained by Ordinary Kriging. For this, different phenomena were simulated in order to obtain the predictions of Ordinary Kriging, using the three usual semivariogram models, different amounts of neighbors to perform the prediction, different spatial dependence indexes and sample size. It was observed that although all the models tended to produce non-biased predictions, the spherical model tended to show a greater variability of the prediction errors in most phenomena simulated, while the Gaussian got smaller. It was also found that when the value of spatial dependence indexes (FDI), the grid size and the number of nearest neighbors were increased, the models tend to have lower variability for all SDI studied, and these ones also tend to stabilize when it reaches a certain amount of neighbors. About the evaluation of the estimates, the exponential model tended to be the one with the worst rating on the variability of the predictions and the spherical the one with the best evaluation in most simulated phenomena. Nevertheless, when it increases the amount of neighbors, the models behavior changes according to the spatial dependence index.
publishDate 2013
dc.date.available.fl_str_mv 2013-06-24
2015-03-26T13:32:17Z
dc.date.issued.fl_str_mv 2013-03-18
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2015-03-26T13:32:17Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv REIS, Cássio Pinho dos. Simulation of Factors Affecting the Predictions Obtained by ordinary kriging. 2013. 57 f. Dissertação (Mestrado em Estatística Aplicada e Biometria) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 2013.
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://locus.ufv.br/handle/123456789/4063
identifier_str_mv REIS, Cássio Pinho dos. Simulation of Factors Affecting the Predictions Obtained by ordinary kriging. 2013. 57 f. Dissertação (Mestrado em Estatística Aplicada e Biometria) - Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 2013.
url http://locus.ufv.br/handle/123456789/4063
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Viçosa
dc.publisher.program.fl_str_mv Mestrado em Estatística Aplicada e Biometria
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFV
dc.publisher.country.fl_str_mv BR
dc.publisher.department.fl_str_mv Estatística Aplicada e Biometria
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Viçosa
dc.source.none.fl_str_mv reponame:LOCUS Repositório Institucional da UFV
instname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)
instacron:UFV
instname_str Universidade Federal de Viçosa (UFV)
instacron_str UFV
institution UFV
reponame_str LOCUS Repositório Institucional da UFV
collection LOCUS Repositório Institucional da UFV
bitstream.url.fl_str_mv https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/4063/1/texto%20completo.pdf
https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/4063/2/texto%20completo.pdf.txt
https://locus.ufv.br//bitstream/123456789/4063/3/texto%20completo.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv f6ae6dae907e75e3f88a95fd72c929fc
b5ce1a8fd1f90915fbb8e236a0a9e76c
3d2d3c944a715aeae6685d77dc336ca2
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv LOCUS Repositório Institucional da UFV - Universidade Federal de Viçosa (UFV)
repository.mail.fl_str_mv fabiojreis@ufv.br
_version_ 1801212962868822016