Um problema que vem se tornando habitual em análise geoestatística é a quantidade crescente de observações. Em tais casos é comum que estimadores usualmente utilizados não possam ser empregados devido a dificuldades numéricas. Esta tese têm por objetivo propor um novo estimador para massivas observações em geoestatística: o estimador subsemble espacial. O estimador subsemble espacial seleciona várias subamostras, espacialmente estruturadas, do conjunto completo de dados. Cada subamostra estima com facilidade os parâmetros do modelo e as estimativas resultantes são ponderadas através de um subconjunto de validação. Em estudos simulados, compara-se a metodologia proposta com outros métodos e os resultados apresentam sua acurácia e rapidez. Além disso, uma aplicação em um banco de dados reais, com 11.000 observações, confirma essas características. / A problem that is becoming common in geostatistical analysis is the growing number of observations. In such cases, common estimators cannot be used due to numerical difficulties. This thesis proposes a new estimator for massive observations in geostatistics: the spatial subsemble estimator. The estimator selects small spatially structured subset of observations. The model parameters are estimated easily with each subsample, and the resulting estimates are weighted by a subset of validation. We compare the spatial subsemble with competing alternatives showing that it is faster and accurate. In addition, we present an application in a real database with 11000 observations.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.lume.ufrgs.br:10183/150254 |
| Date | January 2016 |
| Creators | Barbian, Márcia Helena |
| Contributors | Assunção, Renato Martins |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul, instacron:UFRGS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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