@MASTERSTHESIS{ 2018:70836826,
 	title = {Tamanho amostral efetivo no estudo da variabilidade espacial de variáveis georreferenciadas usando as distribuições normal e t-student},
 	year = {2018},
 	url = "http://tede.unioeste.br/handle/tede/3913",
 	abstract = "A concorrência de mercado impõe ao agronegócio brasileiro que se produza mais a custos
 cada vez menores. Para tal, uma das alternativas é a utilização da Agricultura de Precisão
 (AP), que possibilita identificar a variabilidade espacial das propriedades físico-químicas
 do solo, de modo a conhecer melhor a área agrícola e, consequentemente, elevar o nível
 de produtividade das culturas. Independente do emprego da AP, é necessário conhecer
 a variabilidade espacial de uma variável na área agrícola e tal demanda exige planejamento
 amostral adequado que viabilize coletar o mínimo possível de pontos amostrais
 para evitar custos demasiados e manter a qualidade na amostragem. Um dos objetivos
 desse trabalho é reduzir o número de pontos amostrais coletados a partir do cálculo do
 tamanho amostral efetivo (ESS). Foi estimado o valor do ESS univariado e multivariado
 para variáveis georreferenciadas com distribuição normal de probabilidade utilizando-se
 duas metodologias: a de Griffith e a de Vallejos e Osorio. O estudo foi realizado com dados
 simulados, variando os valores do efeito pepita e alcance atribuídos às variáveis, e com
 atributos físico-químicos do solo. Nem sempre as variáveis têm distribuição normal de probabilidade,
 devido principalmente à presença de pontos discrepantes. Desta forma, estimou-se
 o valor do tamanho amostral efetivo univariado para processos estocásticos estacionários
 e isotrópicos, considerando-se que a estrutura de covariância apresentava distribuição
 de probabilidade t-Student. Diante dos resultados multivariados provenientes de variáveis
 com distribuição de probabilidade normal, constatou-se uma redução no número de pontos
 amostrais que variou entre 48% e 93%. Tanto no caso uni quanto multivariado, o valor
 estimado do ESS foi menor pelo método de Griffith, indicando que essa proposta viabiliza
 maior redução no tamanho amostral. Os resultados univariados derivados dos atributos com
 distribuição t-Student mostraram redução entre 40% e 95% no número de pontos amostrais.
 Tal variação na redução do tamanho amostral é justificada pelos diferentes valores dos
 parâmetros de dependência espacial apresentados pelas variáveis. Verificou-se ainda que o
 raio de dependência espacial foi o parâmetro que exerceu maior influência no valor estimado
 do ESS uni e multivariado, sendo que quanto maior seu valor, menor o tamanho amostral
 efetivo e, consequentemente, maior a redução no tamanho amostral.",
 	publisher = {Universidade Estadual do Oeste do Paraná},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola},
 	note = {Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas}
}