Estimação do variograma por meio da máxima verossimilhança

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Soares Júnior, Winderson Ronielli
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: http://bdm.unb.br/handle/10483/20533
Resumo: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2017.
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Realizar o ajuste do variograma aos dados é, em geral, um trabalho subjetivo e que requer muita cautela na hora de escolher qual o melhor conjunto de parâmetros lag e lag distance. Este trabalho propõe implementar a técnica de máxima verossimilhança para estimação do variograma no software SAS 9.4 e comparar os resultados com a técnica de minimos quadrados. O método de Máxima Verossimilhança é uma técnica bastante difundida nos últimos anos, devido aos avanços computacionais, e é capaz de estimar a função de distribuição sem a necessidade de parâmetros subjetivos. Sua problemática estão no fato de ter um certo grau de sensibilidade na hora de convergência para o ponto ótimo e isso pode acarretar, dependendo das informações iniciais, na convergência para parâmetros não-ótimos. Além disso, é proposto um algoritmo em SAS/IML para a automatização da técnica. Os resultados obtidos mostram que os parâmetros estimados pela máxima verossimilhança se ajustam melhor aos dados do que os obtidos pelos mínimos quadrados, e além disso, os erros padrão de estimação da krigagem foram menores nessa técnica.Submitted by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2018-08-13T12:25:02Z No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2017_WindersonRonielliSoaresJunior_tcc.pdf: 1318125 bytes, checksum: 4197d663a70b28ae0331e6144a6dbc21 (MD5)Approved for entry into archive by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2018-08-13T12:25:38Z (GMT) No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2017_WindersonRonielliSoaresJunior_tcc.pdf: 1318125 bytes, checksum: 4197d663a70b28ae0331e6144a6dbc21 (MD5)Made available in DSpace on 2018-08-13T12:25:38Z (GMT). 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