Determinação do tamanho de amostra para a geoestatística

• Autor(a) principal: Mendes, André
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: LOCUS Repositório Institucional da UFV
• Texto Completo: https://locus.ufv.br//handle/123456789/28624
• topic: Geologia - Métodos estatísticos; Amostragem; Probabilidade e Estatística Aplicadas

A estimativa do tamanho da amostra na geoestatística é de grande importância para o planejamento e tomada de decisão, especialmente quando se objetiva a reconstrução total da população estudada. Por este motivo, muitos trabalhos sobre o tamanho da amostra geoestatística surgem com este propósito. Assim, o objetivo geral deste trabalho é utilizar a geoestatística associada ao teorema da taxa Nyquist para determinar um tamanho de amostra ideal quando se utiliza uma grade regular quadrática, na qual o modelo de dependência espacial ajustado é o gaussiano, identificando especificamente mudanças no tamanho ideal da amostra na presença de outliers. Dois conjuntos de dados altimétricos (Viçosa-MG, Brasil e Treynor-Iowa, EUA) foram analisados e o tamanho amostral ideal para ambos os conjuntos foi obtido. Posteriormente, os outliers foram removidos do conjunto de dados norte- americano e comparados os tamanhos de amostra ideais obtidos anteriormente. Além disso, utilizando os softwares R e ArcGIS, as estimativas dos parâmetros do modelo gaussiano, da média e da variância dos resíduos, provenientes da validação cruzada, foram comparadas através da construção de intervalos de confiança. Com o presente estudo concluiu-se que: (i) a distância máxima entre os pontos da grade regular quadrática é de aproximadamente 30% do alcance prático observado no semivariograma da primeira amostragem experimental; (ii) o tamanho amostral ideal obtido na presença de outliers é praticamente o dobro do tamanho de amostra ideal na ausência de outliers; (iii) o software R é o mais adequado na comparação das estimativas da média e da variância dos resíduos pois apresentou uma menor variabilidade (menores amplitudes dos intervalos de confiança construídos). Palavras-chave: Tamanho de amostra. Taxa Nyquist. Geoestatística. Outliers.