@PHDTHESIS{ 2017:653742821,
 	title = {Distribuição slash multivariada aplicada a dados agrícolas},
 	year = {2017},
 	url = "http://tede.unioeste.br/handle/tede/3087",
 	abstract = "O objetivo deste trabalho foi discutir problemas de inferência estatística multivariada e
 de modelagem espacial quando as observações são provenientes de uma população
 contínua, simétrica, com distribuição slash multivariada. Inicialmente, foi realizada uma
 reparametrização da distribuição slash supondo existência do segundo momento finito,
 sendo apresentadas algumas propriedades recorrentes. Provaram-se expressões analíticas
 para a função escore e matriz de informação de Fisher da distribuição reparametrizada.
 Abordou-se um enfoque para a estimação dos parâmetros por máxima verossimilhança
 considerando um algoritmo do tipo EM (Esperança-Maximização). Descreveu-se a prova de
 hipóteses lineares sob o vetor de médias e matriz de covariância com o uso das estatísticas
 C(α), razão de verossimilhança, Wald e score. Estudos de simulação foram realizados
 para avaliar a eficiência dos testes estatísticos e do algoritmo EM. Dados relacionados à
 área agrícola ilustraram a metodologia desenvolvida, sendo aplicado sobre os mesmos os
 testes de igualdade de médias, esfericidade e equicorrelação. Como ilustração da aplicação
 da distribuição slash multivariada na área de modelagem estatística, o modelo espacial
 linear slash, com e sem o uso de covariáveis, foi discutido e proposto. Com o intuito de
 avaliar a influência das observações no processo de estimação dos parâmetros, discussões
 relacionadas à análise de diagnóstico, global e local, foram apresentadas. Derivaram-se as
 curvaturas requeridas no procedimento de influência local para o modelo slash, adequando o
 esquema de perturbação a distribuição e considerando diferentes esquemas de perturbação.
 Mapas de variabilidade espacial de atributos químicos do solo e produtividade foram gerados
 utilizando krigagem com drift externo. Os resultados das simulações e aplicações indicaram
 que a distribuição slash é uma alternativa robusta quando os dados apresentam alta curtose.",
 	publisher = {Universidade Estadual do Oeste do Paraná},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola},
 	note = {Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas}
}