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Previous issue date: 2016-02-29 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / In order to understand global warming it is necessary to understand greenhouse gas
emissions. Such motivation comes from the fact that these emissions significantly affect
global warming, causing the destruction of the ozone layer. The present study aimed to
develop a standard procedure for statistical analysis of the gases that have more influence
on the greenhouse effect, such as nitrous oxide (N2O) and carbon dioxide (CO2). With
this in mind, a bibliographic review of statistical procedures commonly used in this field of
study was carried out. Among the most frequently used statistical methods are parametric
tests (t-test and ANOVA), non-parametric tests (Kruskal-Wallis and Mann-Whitney) and
generalized linear models (GLM). In addition, generalized linear mixed models (GLMM)
were considered. Then, the advantages and disadvantages of each method were analyzed to
identify the most appropriate one. Due to the non-normality of greenhouse gas emissions
data, logarithmic transformation is often used to normalize them. Assuming that the data
follows a log-normal distribution and that there are dependency over time in the analyzed
measurements, it was noted that the GLMM presented better results. / Para entender o aquecimento global é necessário conhecimento sobre a emissão dos gases do efeito estufa. Tal motivação decorre do fato de que tais emissões afetam de forma significativa o aquecimento global, causando a destruição da camada de ozônio. O presente trabalho teve como principal objetivo o desenvolvimento de um procedimento padrão para análise estatística da emissão dos gases mais importantes que compõem o efeito estufa (GEE), tais como: óxido nitroso (N2O) e o dióxido de carbono (CO2). Com isto em mente, uma revisão bibliográfica dos procedimentos estatísticos comumente utilizados
neste campo de estudo foi realizada. Entre os procedimentos estatísticos mais utilizados estão os testes paramétricos (teste T e ANOVA), testes não paramétricos (Kruskal-Wallis e Mann-Whitney) e os modelos lineares generalizados de efeito fixo (MLG). Adicionalmente, modelos lineares generalizados de efeito misto (MLGM) foram considerados. Dessa forma foram avaliadas as vantagens e desvantagens de cada método a fim de identificar o mais adequado. Devido à não normalidade dos dados das emissões desses gases, frequentemente a transformação logarítmica é utilizada a fim de normalizá-los. Supondo que os dados
seguem uma distribuição log-normal e que há dependência ao longo do tempo nas medições analisadas, notou-se que os MLGM apresentaram melhores resultados.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede2/5124 |
| Date | 29 February 2016 |
| Creators | GUERRA, Glauce da Silva |
| Contributors | MARTINELLI, Luiz Antonio, DUARTE NETO, Paulo José, SIKOV, Anna, LIMA, Claudia Regina Oliveira de Paiva |
| Publisher | Universidade Federal Rural de Pernambuco, Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada, UFRPE, Brasil, Departamento de Estatística e Informática |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE, instname:Universidade Federal Rural de Pernambuco, instacron:UFRPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 768382242446187918, 600, 600, 600, 600, -6774555140396120501, -5836407828185143517, 2075167498588264571 |
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