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Título: Distribuição e estrutura de dependência espacial em dados de área
Autor(es): Costa, Franciella Marques da
Orientador: Scalon, João Domingos
Membro da banca: Guimarães, Ednaldo Carvalho
Mello, José Márcio de
Oliveira, Marcelo Silva de
Zacarias, Mauricio Sergio
Área de concentração: Estatística e Experimentação Agropecuária
Assunto: Índice de Moran
Correlograma
Testes de hipótese
Aleatorização
Envelope de simulação
Teste do Syrjala
Bicho-mineiro do cafeeiro
Moran's Index
Correlogram
Hypotheses tests
Randomization
Envelope simulation
Syrjala’test
Coffee leaf miner
Data de Defesa: 25-Jul-2014
Data de publicação: 4-Dez-2014
Agência de Fomento: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
Referência: COSTA, F. M. da. Distribuição e estrutura de dependência espacial em dados de área. 2014. 113 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2014.
Resumo: A análise da estrutura de dependência espacial de uma variável aleatória é de extrema importância em diversas áreas de conhecimento tais como ecologia, epidemiologia, geografia e ciências do solo, entre outras. Assim, o objetivo principal desta tese é apresentar métodos estatísticos para analisar a estrutura de dependência espacial em dados de área. Neste sentido, esta tese apresenta novos métodos para verificar não somente a significância estatística de um correlograma, mas também para testar se duas populações, distribuídas no mesmo espaço geográfico, apresentam a mesma estrutura de dependência espacial. Os métodos propostos são avaliados em casos típicos de dependência espacial e, sempre que o método permite, são realizadas análises do poder do teste e do erro do tipo I. Os métodos propostos também são aplicados em dados reais relacionados ao bicho-mineiro do cafeeiro (Leucoptera coffeella) em uma plantação de café orgânico. Os resultados obtidos permitem afirmar que os métodos propostos podem ser úteis para atingir os objetivos para os quais foram desenvolvidos.
The analysis of spatial dependence structure of a random variable is of paramount importance in various areas of knowledge such as ecology, epidemiology, geography and soil sciences, among other. Thus, the main aim of this thesis is to present statistical methods to analyze the structure of spatial dependence in areal data. Therefore, this thesis presents new methods to verify not only the statistical significance of a correlogram, but also to test whether two populations, distributed in the same geographical space, have the same spatial dependence structure. The proposed methods are evaluated on typical cases of spatial dependence and, where the method allows, it is carried out analysis of both test power and type I error. The methods are also applied to real data related to the coffee leaf miner (Leucoptera coffeella). The results allow us to affirm that the proposed methods can be useful for achieving the aims for which they were developed.
Informações adicionais: Tese apresentada à Universidade Federal de Lavras, como parte das exigências do Programa de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuária, área de concentração em Estatística e Experimentação Agropecuária, para a obtenção do título de Doutor.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/4772
Publicador: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Idioma: pt_BR
Aparece nas coleções: DEX - Estatística e Experimentação Agropecuária - Doutorado (Teses)

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