Modelo de Kriging multivariado para mapeamento de dados composicionais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pedreira, Leonardo Uchôa, 1995-
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1641246
Resumo: Orientador: Guilherme Vieira Nunes Ludwig
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spelling Modelo de Kriging multivariado para mapeamento de dados composicionaisMultivariate Kriging model for compositional data mappingAnálise espacial (Estatística)KrigagemEstimação de máxima verossimilhançaGeologia - Métodos estatísticosSpatial analysis (Statistics)KrigingMaximum likelihood estimationGeology - Statistical methodsOrientador: Guilherme Vieira Nunes LudwigDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação CientíficaResumo: Em certas localidades do Estado de Minas Gerais foram coletadas do solo quantidades de areia, argila e silte. Tais quantidades foram transformadas em proporções, ou composições. Com o objetivo de usar as amostras coletadas para criar mapas de tais composições em uma região próxima utilizou-se co-Krigagem com função de covariância Matérn bivariada. Os parâmetros da função de covariância foram estimados por máxima verossimilhança e em seguida fez-se a co-Krigagem para obter os mapas de predição composicional, junto com seus erros de predição aproximados. Por fim, foram obtidas predições por co-Krigagem em dados ainda não utilizados, na mesma região, e comparados com os de um classificador K vizinhos mais próximos, treinado com validação cruzada do tipo ''deixe-um-de-fora''. Os resultados mostram desempenhos preditivos similares, mas a co-Krigagem fornece mapas contínuos e suaves dos erros de predição para cada composiçãoAbstract: In certain locations of Minas Gerais's State, quantities of sand, clay and silt were collected from the soil. Such quantities were transformed into proportions, or compositions. In order to use the gathered samples to create maps of such compositions in a nearby region, co-Kriging with a bivariate Matérn covariance function was used. The parameters of the covariance function were estimated by maximum likelihood and then co-Kriging was performed to obtain the compositional prediction maps, together with their approximate prediction errors. Finally, co-Kriging predictions were obtained from a dataset not used in estimation at the same region, and compared with those of a nearest neighbor classifier, trained with leave-one-out cross-validation procedure. The results show similar predictive performances, but co-Kriging provides smooth continuous maps of the prediction errors for each compositionMestradoEstatísticaMestre em EstatísticaCAPESCNPQ134683/2018-8[s.n.]Ludwig, Guilherme Vieira Nunes, 1985-Motta, Mariana RodriguesRosa, Alessandro SamuelUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Matemática, Estatística e Computação CientíficaPrograma de Pós-Graduação em EstatísticaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASPedreira, Leonardo Uchôa, 1995-20212021-03-24T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (106 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1641246PEDREIRA, Leonardo Uchôa. Modelo de Kriging multivariado para mapeamento de dados composicionais. 2021. 1 recurso online (106 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1641246. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1164411Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2021-05-06T10:50:00Zoai::1164411Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2021-05-06T10:50Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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