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Por favor, utilize esse identificador para citar este item ou usar como link: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/702

Título: Comparação entre estimadores de semivariância
Autor(es): Teixeira, Marcília Bruna dos Reis
Orientador: Scalon, João Domingos
Membro da banca: Oliveira, Marcelo Silva de
Mello, José Márcio de
Área de concentração: Estatística Aplicada
Assunto: Geoestatística
Semivariograma
Dependência espacial
Geostatistic
Semivariogram
Spatial dependence
Data de Defesa: 26-Fev-2013
Data de publicação: 2013
Agência de Fomento: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES
Referência: TEIXEIRA, M. B. dos R. Comparação entre estimadores de semivariância. 2013. 122 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária)Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2013.
Resumo: Esta dissertação foi elaborada com o objetivo de comparar os seguintes estimadores de semivarância: estimador clássico de Matheron, estimador robusto de Cressie e Hawkins, estimador das medianas de Cressie, estimador das diferenças de Haslett, estimador altamente robusto de Genton, estimador Pairwise, estimador New-1 e estimador New-2. As comparações foram realizadas a fim de verificar o desempenho dos estimadores diante de banco de dados com características como tendência, quantidade de outliers e tamanho das amostras. Foram abordados bancos de dados com malhas quadradas, sendo adotados grides de tamanho 5𝑥5, 10𝑥10 e 20𝑥20. Os dados discrepantes foram em contaminações de 1%, 5%, 10% e a opção sem outliers. Por fim, os cenários sem tendência, com tendência linear e com tendência quadrática. A combinação dessas características resultou em 36 situações experimentais, sobre as quais foram realizadas 500 simulações. Todo o trabalho computacional foi realizado utilizandose o software R. Nas estimações foram consideradas duas situações, uma que englobava todas as distâncias ℎ existentes e uma segunda abordagem que considerava um cutoff de 50%, ou seja, apenas metade das distâncias foi utilizada, a fim de eliminar as estimativas das maiores distâncias que costumam ter grandes oscilações. A comparação foi realizada por meio do Erro Médio Absoluto e do Erro Médio Quadrático das estimativas de semivariância, sendo estes resultados aparados em 10% (5% em cada extremo), no intuito de eliminar possiveis oscilações do software nas simulações. Ao final, os resultados foram sumarizados por meio da média e da mediana para realizar as comparações. De forma geral, o melhor estimador foi o New-1, em casos de pouca contaminação. Para casos com maiores quantidades de outliers, os estimadores robusto de Cressie e Hawkins, das medianas e o de Genton apresentaram bons desempenhos. É importante destacar que, o ideal, é considerar um tipo de banco de dados especifico para verificar qual foi o melhor estimador, visto que os resultados variam de acordo com as características encontradas nos dados.
This dissertation was designed with the purpose of comparing the following variogram estimators: Matheron’s classic estimator, Cressie and Hawkin’s robust estimator, Haslett’s difference estimator, Genton’s highly robust estimator, Pairwise estimator, New-1 estimator and New-2 estimator. The comparisons were carried out in order to verify the performance of the estimators up against the data bank with characteristics as a trend, amount of outliers and size of the samples. Data bank with square grids were approached, grids of the sizes of 5𝑥5, 10𝑥10 and 20𝑥20 being adopted. The discrepant data were in contaminations of 1%, 5%, 10% and the options with no outliers and at last, the scenarios without a bias, with a linear bias and with a quadratic bias. The combination of those characteristics resulted into 36 experimental situations over which 500 simulations were conducted. All the computer work was undertaken by utilizing the R software. In the estimations, two situations were taken into account, one which encompassed all the existing h distances and one second approach which considered a cutoff of 50%, that is, only a half of the distances was utilized in order to eliminate the estimates of the largest distances which use to have great oscillations. The comparison was undertaken by means of the Absolute Mean Error and of the Root Mean Squared Error of the estimates of semi variance, these results being trimmed by 10% (5% in each end) with the purpose of eliminating possible oscillations of the software in the simulations. At the final, the results were summarized by means of the mean and of the median to do the comparisons. In general, the best estimator was the New-1, in cases of little contamination. For cases with the greatest amounts of outliers, Cressie and Hawkins’ robust estimators, estimators of the medians and Genton’s estimator presented good performances. It is important to stand out that the ideal is to consider a sort of particular databank to verify what was the best estimator, since that the results ranged according to the characteristics found in the data.
Informações adicionais: Dissertação 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 Aplicada, para a obtenção do título de Mestre.
URI: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/702
Publicador: UNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS
Idioma: pt_BR
Aparece nas coleções: DEX - Estatística e Experimentação Agropecuária - Mestrado (Dissertações)

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