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https://tede.unioeste.br/handle/tede/5451
Tipo do documento: | Tese |
Title: | Inferência e diagnóstico no modelo espacial linear t-Student reparametrizado: aplicações a dados agrícolas |
Other Titles: | Inference and diagnostics in the reparameterized t-Student spatial linear model: applications to agricultural data |
Autor: | Schemmer, Rosangela Carline |
Primeiro orientador: | Opazo, Miguel Angel Uribe |
Primeiro membro da banca: | Opazo, Miguel Angel Uribe |
Segundo membro da banca: | De Bastiani, Fernanda |
Terceiro membro da banca: | Galea Rojas, Manuel |
Resumo: | Este trabalho visou estudar e desenvolver técnicas de inferência e diagnósticos para o modelo espacial linear t-Student reparametrizado sem e com repetição, aplicado para dados agrícolas. Inicialmente, realizou-se uma reparametrização da distribuição t-Student supondo a existência do segundo momento finito, sendo apresentadas algumas propriedades recorrentes. Provaram-se expressões analíticas para a função escore e matriz de Fisher da distribuição reparametrizada. Abordou-se um enfoque para a estimação dos parâmetros desenvolvendo um algoritmo Iterativo. Apresentaram-se critérios de escolha para o melhor modelo através do parâmetro de forma η. Desenvolveu-se a análise de diagnóstico para detectar a presença de observações influentes e possíveis outliers. Estes procedimentos foram desenvolvidos sem e com repetição. Três artigos foram construídos a partir do desenvolvimento deste trabalho: diagnóstico de influência em um modelo espacial linear t-Student reparamentrizado, inferência estatística no modelo espacial linear t-Student reparametrizado, modelo espacial linear t-Student reparametrizado com repetição. Conclui-se que a modelagem espacial linear t-Student reparametrizada permite uma modelagem mais robusta na presença de observações influentes. |
Abstract: | This research aims at studying and developing the inference and diagnostic techniques for reparametrized t-Student linear spatial model, with and without replication, applied to data agricultural. Initially, a t-Student distribution reparametrization was carried out, assuming the existence of the second finite moment, with some recurring properties. Analytical expressions were tested for the score function and Fisher matrix of reparameterized distribution. The approach occurred to estimate some parameters, based on the development of an Iterative algorithm. Some criteria were shown to choose the best model by the shape parameter η. A diagnostic analysis was developed to detect the presence of influential observations and possible outliers. These procedures were developed without and with replication. Three papers were written due to the development of this research: diagnosis of influence in a reparameterized t-Student spatial linear model, statistical inference in reparameterized t-Student spatial linear model, reparameterized t-Student spatial linear model with replication. Finally, it can be concluded that reparametrized t-Student linear spatial modeling allows a more robust modeling in the presence of influential observations. |
Keywords: | Algoritmo iterativo Análise de influência Geoestatística Modelagem robusta Iterative algorithm Influence analysis Geostatistics Robust modeling |
CNPq areas: | Sistemas biológicos e Agroindustriais |
Idioma: | por |
País: | Brasil |
Publisher: | Universidade Estadual do Oeste do Paraná |
Sigla da instituição: | UNIOESTE |
Departamento: | Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas |
Program: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola |
Campun: | Cascavel |
Citation: | SCHEMMER, Rosangela Carline. Inferência e diagnóstico no modelo espacial linear t-Student reparametrizado: aplicações a dados agrícolas. 2021. 150 f. Tese (Doutorado em Engenharia Agrícola) - Universidade Estadual do Oeste do Paraná, Cascavel - PR. |
Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
Endereço da licença: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ |
URI: | http://tede.unioeste.br/handle/tede/5451 |
Issue Date: | 22-Feb-2021 |
Appears in Collections: | Doutorado em Engenharia Agrícola (CVL) |
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