Uma análise das águas dos rios Jaguari e Atibaia com uso de Imputação Múltipla Livre de Distribuição e Bootstrap em blocos

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dc.contributor.authorOliveira, Eduardo Schneider Bueno de
dc.contributor.authorPião, Antonio Carlos Simões
dc.contributor.authorAngelis, Dejanira de Franceschi de
dc.creatorOliveira, Eduardo Schneider Bueno de
dc.creatorPião, Antonio Carlos Simões
dc.creatorAngelis, Dejanira de Franceschi de
dc.date2016-12-28
dc.date.accessioned2017-08-01T20:09:53Z
dc.date.available2017-08-01T20:09:53Z
dc.date.issued2017-08-01
dc.description.abstractDados longitudinais tem grande relevância em análises para avaliar diversos fatores. Por vezes, há também o problema de ausência de dados coletados em algum momento durante o estudo, o que leva à necessidade de, ou desconsiderá-los, trabalhando assim com uma amostra de menor tamanho, ou utilizar técnicas adequadas para estimar tais dados ausentes. No presente estudo, com base em dados sobre a qualidade da água nos rios Jaguari e Atibaia, são apresentados resultados de imputação múltipla de dados para dados não normais, através da "Imputação Múltipla Livre de Distribuição" e, posteriormente, resultados para a análise dos dados através de técnicas de Bootstrap em blocos. Por fim, são apresentados os resultados práticos obtidos através da análise realizada, a fim de identificar resumidamente a situação de ambos os rios ao longo dos 15 anos de estudo.
dc.description.abstractABSTRACT: Dados longitudinais tem grande relevância em análises para avaliar diversos fatores. Por vezes, há também o problema de ausência de dados coletados em algum momento durante o estudo, o que leva à necessidade de, ou desconsiderá-los, trabalhando assim com uma amostra de menor tamanho, ou utilizar técnicas adequadas para estimar tais dados ausentes. No presente estudo, com base em dados sobre a qualidade da água nos rios Jaguari e Atibaia, são apresentados resultados de imputação múltipla de dados para dados não normais, através da "Imputação Múltipla Livre de Distribuição" e, posteriormente, resultados para a análise dos dados através de técnicas de Bootstrap em blocos. Por fim, são apresentados os resultados práticos obtidos através da análise realizada, a fim de identificar resumidamente a situação de ambos os rios ao longo dos 15 anos de estudo.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.citationOLIVEIRA, E. S. B. de; PIÃO, A. C. S.; ANGELIS, D. de F. de. Uma análise das águas dos rios Jaguari e Atibaia com uso de Imputação Múltipla Livre de Distribuição e Bootstrap em blocos. Revista Brasileira de Biometria, Lavras, v. 34, n. 4, p. 543-563, dez. 2016.
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufla.br/handle/1/13975
dc.publisherUniversidade Federal de Lavras
dc.relationhttp://www.biometria.ufla.br/index.php/BBJ/article/view/247/74
dc.rightsAttribution 4.0 International*
dc.rightsAttribution 4.0 International
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.sourceREVISTA BRASILEIRA DE BIOMETRIA; Vol 34 No 4 (2016); 543-563
dc.source1983-0823
dc.subjectImputação múltipla
dc.subjectBootstrap em blocos
dc.subjectÁgua - Qualidade
dc.subjectMultiple imputation
dc.subjectBlocks bootstrap
dc.subjectWater - Quality
dc.titleUma análise das águas dos rios Jaguari e Atibaia com uso de Imputação Múltipla Livre de Distribuição e Bootstrap em blocos
dc.title.alternativeAn analysis of the water of rivers Jaguari and Atibaia using distribution-free multiple imputation and blocks bootstrap
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typePeer-reviewed Article

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