Tese de mestrado. Estatística Aplicada e Modelação. 2005. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto

Orientador: Armando Zaupa Remacre / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Geociencias / Made available in DSpace on 2018-08-03T16:50:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cornetti_MoacirAmerico_M.pdf: 4085105 bytes, checksum: 16d8cbe8fd0809d4c0965e61fb96ed05 (MD5) Previous issue date: 2003 / Resumo: Nesta dissertação são apresentadas algumas técnicas de como podemos, a partir de dados agrupados, calcular um conjunto de ponderadores associado a estes dados, que quando aplicados ao conjunto de amostras, possam nos indicar valores estatísticos mais próximos dos verdadeiros valores existentes na população, esta operação que em inglês é denominada de declustering, aqui será denominada de desagrupamento. São abordados quatro métodos que se propõe a produzir estes ponderadores, e analisados os prós e contras de cada método. Estes métodos são Polígono de Influência, Cell declustering, Krigagem da média e Método de Richmod. Aspectos de como devem ser modificados alguns parâmetros estatísticos de modo que os valores ponderados possam ser utilizados nestes cálculos, também são abordados. São efetuados estudos de casos em sete populações conhecidas, para se analisar a influência dos ponderadores. As populações que farão parte deste estudo são as seguintes: declus.dat, conjunto de dados que foi utilizado para o desenvolvimento do método cell declustering; o conjunto de dados utilizado em Isaaks (1989), denominado Walker Lake, e cinco populações simuladas especialmente para o desenvolvimento deste trabalho, utilizando simulação seqüencial gaussiana. Após a obtenção dos vario gramas ponderados, fez-se um estudo do impacto causado na krigagem e na simulação gaussiana, onde se apresenta um estudo de caso. Após o trabalho podemos tirar conclusões sobre cada método, sendo que a princípio podemos abandonar os métodos do cell declustering e o polígono de influência, pois seus resultados não foram consistentes para a maioria das populações estudadas. O método de Richmod merece um estudo, de modo a diminuir seu poder de desagrupamento, sendo que o método que apresentou uma maior confiabilidade é o da krigagem da média / Abstract: This dissertation presents some techniques on calculating a weighted up set, ITom clustered data, that are associated to them. These data, when applíed to the sample set, can indicate statistical values that are closer to the true ones than the previous. This operation is called declustering. There are four described methods that intend to provide this weighted up set, through the analysis of the advantages and disadvantages of each method. These methods are: Area-of-Influence Polygon, Cell Declustering, Kriging ofthe Mean and Richmod Method. The ways that some statistical parameters should be modified so that the considered values may be used in these calculations, are also described. In order to analyze the influence of the weighted up set , there are seven known populations being studied . The populations taking part in this study are the following: declus.dat, data set used for the development of the cell declustering method development; the data set used in Isaaks (1989), nominated Walker Lake, and tive populations specificalIy simulated for this work, by using sequential Gaussian simulation. After obtaining the weighted variogram, a study about the impact in the Kriging and the Gaussian simulation where was done at the location of the studied evento From each method there are made conclusions, which lead to abandoning the CelI Declustering Method and the Influence Polygon, because their results are not consistent for the most studied populations. The Richmod Method deserves to be studied in order that his declustering power can be reduced. The most reliable method presented in this dissertation is the Kriging ofthe Mean / Mestrado / Geociencias / Mestre em Geociências

Orientador: Ricardo Enrique Medrano / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Fisica Gleb Wataghin / Made available in DSpace on 2018-07-14T11:39:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Camilo_GilbertoMariano_M.pdf: 27691949 bytes, checksum: d477da411d56921b8fd5c0d08e8351db (MD5) Previous issue date: 1985 / Resumo: O objetivo do trabalho é determinar-se o mecanismo de fratura seguido pelos materiais frágeis, quando submetidos a variados ensaios mecânicos. Com este fim, empregou-se diferentes métodos estatísticos de estimativa de parâmetros (Máxima Verossimilhança, Métodos de Momentos e Quadrados Mínimos) , sobre algumas das funções de distribuição de probabilidade normalmente empregadas (Weibull, Normal, Lognormal dois Parâmetros e Lognormal três Parâmetros) .Com os métodos de ajustamento do Quiquadrado e de Kolmogorov-Smirnov, mediu-se a qualidade de cada uma das curvas estimadas. Como ilustração do trabalho teórico realizou-se ensaios de resistência mecânica, compressão e flexão em três pontos, sobre bastões de vidro comum / Abstract: Not informed. / Mestrado / Física / Mestre em Física

Orientador: Jose Ferreira de Carvalho / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-14T15:50:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Candolo_Cecilia_M.pdf: 1208767 bytes, checksum: ed78d65e33fd105118857a853405756b (MD5) Previous issue date: 1988 / Resumo: Não informado. / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientador : J. Norberto W. Dachs / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-15T02:47:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Paula_GilbertoA_M.pdf: 1906452 bytes, checksum: a403995550c0840129eaf4fa39bfc444 (MD5) Previous issue date: 1982 / Resumo: Não informado / Abstract: Not informed / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientador : Ademir Jose Petenate / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-13T23:06:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lucio_PauloSergio_M.pdf: 1997613 bytes, checksum: a20a808eb8e841d1b4b10d036f6bb1b1 (MD5) Previous issue date: 1991 / Resumo: Não informado / Abstract: Not informed / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientador: Euclydes Custodio de Lima / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-07-15T23:04:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Barros_AluisioJardimDornellasde_M.pdf: 1737939 bytes, checksum: 1eea843c553274b53ee09b6c381b4e8c (MD5) Previous issue date: 1990 / Resumo: Não informado. / Abstract: Not informed. / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientador : Marcia M. C. Ferreira / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Quimica / Made available in DSpace on 2018-07-28T03:42:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cirino_LucicleideRibeiro_D.pdf: 6438880 bytes, checksum: 621f4e08ea24a4099dc2db79bbef4399 (MD5) Previous issue date: 2001 / Doutorado

Orientador: Carlos Roberto Padovani / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Educação Fisica / Made available in DSpace on 2018-08-03T16:07:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Borin_JoaoPaulo1966-_D.pdf: 1935860 bytes, checksum: f9e0cdc2c45f50cdd0baf52826c603dd (MD5) Previous issue date: 2002 / Doutorado

Orientadores: Ademir Jose Petenate, Saul Barisnik Suslick / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação / Made available in DSpace on 2018-07-19T17:36:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Uzumaki_EmiliaTieko_M.pdf: 2579615 bytes, checksum: 4873a499db232c473699b5a892d8c493 (MD5) Previous issue date: 1994 / Resumo: Os Métodos Geoestatísticos conseguem juntar o aspecto espacial (topológico) com o aspecto aleatório (probabilístico) das variáveis regionalizadas. Existem muitos métodos geoestatísticos univariados de análise, mas a literatura em geoestatística multivariada não é muito extensa. O objetivo deste trabalho foi realizar um estudo de métodos de predição geoestatísticos multivariados, apresentando-os, na medida do possível, de maneira simples. Para predição de variáveis regionalizadas, fizemos um estudo sobre a Cokrigagem. Uma alternativa é realizar a predição com o auxílio da técnica de Análise de Componentes Principais (no caso de suposição de correlação intrínseca), proposta por Davis & Greenes (1983). Para incorporar a característica espacial do fenômeno na análise, podemos estudar a decomposição de uma variável regionalizada em diferentes estruturas espaciais. Isso é possível através da Análise de Krigagem Fatorial, proposta por Matheron (1982), e pela Análise baseada no Variograma Multivariado, proposta por Bourgault & Marcotte (1991). Como ilustração, foi apresentado também a Análise Fatorial Espacial, proposta por Grunsky & Agterberg (1988). Para ilustrar as técnicas de Krigagem, de Cokrigagem e de Análise de Componentes Principais na estimação de uma variável regionalizada, realizamos uma comparação através de um conjunto de dados reais. / Abstract: Geostatistical methods are able to join spatial (topologic) feature with random (probabilistic) feature of the regionalized variables. There are several univariate methods of analysis in geostatistical literature, but the multivariate ones are not covered extensively. This work's purpose was to present brief1y some multivariate prediction methods and to perform some comparison between them. To make predictions of the regionalized variables, we studied the Cokriging. In the intrinsic correlation case, Principal Component Analysis (Davis & Greenes, 1983) was combined with Kriging as an alternative way. We studied a regionalized variable decomposition in different spatial structures to incorporate spatial characteristic of phenomenon in the analysis. This was possible through Factorial Kriging Analysis (Matheron, 1982) and Multivariable Variogram (Bourgault & Marcotte, 1991). As illustration we presented also the Spatial Factor Analysis (Grunsky & Agterberg, 1988). To illustrate the Kriging, Cokriging and Principal Component Analysis techniques of regionalized variables predictions, we performed a comparison between them through a real data set. / Mestrado / Mestre em Estatística