1. RI UFLA
  2. Programas de Pós-Graduação - Teses e Dissertações
  3. Estatística e Experimentação Agropecuária - Doutorado (Teses)
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorRodrigues, Jailson de Araujo-
dc.date.accessioned2013-06-28T17:02:59Z-
dc.date.available2013-06-28T17:02:59Z-
dc.date.copyright2012-
dc.date.issued2013-06-28-
dc.date.submitted2012-11-23-
dc.identifier.citationRODRIGUES, J. de A. Distribuições bivariadas Gama, Exponencial e a distribuição Beta Tipo II univariada aplicadas a dados de precipitação pluviométrica. 2013. 136 p. Tese (Doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária) - Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2012.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/754-
dc.descriptionTese 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.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpt_BR
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRASpt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectFenômenos climáticospt_BR
dc.subjectHidrologiapt_BR
dc.subjectProbabilidadept_BR
dc.subjectProduto de variáveis aleatóriaspt_BR
dc.subjectClimatic phenomenapt_BR
dc.subjectHydrologypt_BR
dc.subjectProduct of random variablespt_BR
dc.subjectProbabilitypt_BR
dc.titleDistribuições bivariadas Gama, Exponencial e a distribuição Beta Tipo II univariada aplicadas a dados de precipitação pluviométricapt_BR
dc.typetesept_BR
dc.contributor.advisor-coCáceres, Fredy Walther Castellares-
dc.publisher.programDEX - Programa de Pós-graduaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countryBRASILpt_BR
dc.description.concentrationEstatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.contributor.advisor1Chaves, Lucas Monteiro-
dc.contributor.referee1Santos, Marcos Antônio da Cunha-
dc.contributor.referee1Muniz, Joel Augusto-
dc.contributor.referee1Lima, Renato Ribeiro de-
dc.contributor.referee1Scalon, João Domingos-
dc.description.resumoAs precipitações pluviométricas são fenômenos cíclicos com ocorrência e intensidade aleatória, resultante da água condensada na atmosfera que atinge gravitacionalmente a superfície terrestre. A intensidade e frequência com que esse fenômeno ocorre influencia diretamente nos habitats naturais, ecossistemas e em muitos setores econômicos e sociais desde a agricultura, transportes até o forneci- mento urbano de água. Neste trabalho, são apresentadas algumas propriedades das distribuições gama bivariada de Smith, Adelfang e Tubbs, exponencial bivariada Gumbel tipo I e da distribuição beta tipo I univariada. Esses modelos são utilizados na análise das importantes variáveis: período com precipitação pluviométrica e o período contíguo sem precipitação pluviométrica. Os resultados obtidos apontam a adequação dos modelos. Utilizando a cópula de Gumbel-Barnett, foi construída uma distribuição exponencial bivariada que generaliza a distribuição Gumbel tipo I. As principais propriedades dessa distribuição foram deduzidas. O modelo foi utilizado na análise da estrutura de correlação existente entre as sequências de dias com precipitação e as sequências de dias sem ocorrência de precipitação. Os resultados indicaram a viabilidade do modelo.pt_BR
dc.description.resumoThe rainfalls are recurrent phenomena with random uncertain occurrence and intensity resulting from the condensed water in the atmosphere that reaches the earth’s surface by gravity. The intensity and frequency that this phenomenon occurs, direct influence on the natural habitats, ecosystems and many economic and social sectors from agriculture, transport, urban water supply. In this work, we present some properties of bivariate gamma distributions for Smith, Adelfang and Tubbs’s bivariate gamma distributions, Gumbel´s type I bivariate exponential and univariate beta type I distribution. These models are used in the analysis of important variables, period rainfall and the contiguous period without rainfall. The results indicate the adequacy of the three models. Using the Gumbel-Barnett co- pula was built a bivariate exponential distribution which generalizes the Gumbel´s type I bivariate exponential. The main properties of this distribution were derived. The model was used to analyze the structure between the sequences of days with rainfall and sequences of days without rainfall. The results indicate that the model is viable.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ_NÃO_INFORMADOpt_BR
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