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Previous issue date: 2018-03-09 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Relative humidity interferes in many aspects in the life of the human being, and
due to the many consequences that a low or a high percentage can entail, the control of
its level is of paramount importance. Thus, the modeling of extreme situations of this
variable can aid in the planning of human activities that are susceptible to their harmful
effects, such as public health. The main interest is to predict, based on probability density
functions applied to observed data, the values that may occur in a certain locality. The
Generalized Distribution of Extreme Values has been widely used for this purpose and
research using Time Series analysis of meteorological and climatic data. In this work,
a statistical model is proposed for prediction of rates and temporal proportions and/or
spatially dependents. The model was constructed by marginalizing the Kumaraswamy
G-exponentialised distribution conditioned to a random field with positive alpha-stable
distribution. Some properties of this model were presented, procedures for estimation
and inference were discussed and an MCEM algorithm was developed to estimate the
parameters. As a particular case, the model was used for spatial prediction of relative
humidity in weather stations at Amazonas state, Brazil. / A umidade relativa interfere em vários aspectos na vida do ser humano, e devido
as muitas consequências que um baixo ou um alto percentual podem acarretar, o controle
de seu nível é de suma importância. Dessa forma, a modelagem de situações extremas
dessa variável pode auxiliar no planejamento de atividades humanas que sejam suscetíveis
aos seus efeitos danosos, como a saúde pública. O principal interesse é prever com
base em funções densidade de probabilidade aplicadas aos dados observados, os valores
que possam ocorrer em uma certa localidade. A distribuição Generalizada de Valores Extremos
tem sido amplamente utilizada com essa finalidade e pesquisas utilizando análise
de Séries Temporais de dados meteorológicos e climáticos. Neste trabalho, é proposto
um modelo estatístico para predição de taxas e proporções temporais e/ou espacialmente
dependentes. O modelo foi construído através da marginalização da distribuição Kumaraswamy
G-exponencializada condicionada a um campo aleatório com distribuição alfaestável
positivo. Algumas propriedades desse modelo foram apresentadas, procedimentos
para estimação e inferência foram discutidos e um algoritmo MCEM foi desenvolvido parar
estimar os parâmetros. Como um caso particular, o modelo foi utilizado para predição
espacial da umidade relativa do ar observada nas estações meteorológicas do Estado do
Amazonas.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:http://localhost:tede/6391 |
| Date | 09 March 2018 |
| Creators | Assis, Alice Nascimento de, 92-99331-6592 |
| Contributors | ppgmufam@gmail.com, Cardoso Neto, José, Lago Neto, José Caldas do, Leão, Jeremia da Silva |
| Publisher | Universidade Federal do Amazonas, Programa de Pós-graduação em Matemática, UFAM, Brasil, Instituto de Ciências Exatas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM, instname:Universidade Federal do Amazonas, instacron:UFAM |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -8156311678363143599, 500 |
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