Made available in DSpace on 2017-07-10T19:24:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1
tese__fabiana.pdf: 3413093 bytes, checksum: 69eef866f8ca47e7714ae83768804879 (MD5)
Previous issue date: 2016-02-02 / Understanding the spatial distribution knowledge regarding georeferenced data has been
essencial to various areas including agriculture. Thus, several trials have been carried out.
However, most of these studies assume that the underlying stochastic process is Gaussian.
When the data associated with this process do not present normality, data transformations are
applied. And though the use of these transformations has presented satisfactory results, it is
important to consider models which take into account the characteristics of such phenomenon.
It may be more appropriate than using a normal model. So, this trial aimed at proposing a
spatial model based on the Birnbaum-Saunders distribution (BS). This distribution has been
shown effective to model data that take positive values and whose behavior presents positive
asymmetry and unimodality. Thefore, this trial has proposed a methodology that includes
the formulation of the spatial Birnbaum-Saunders model , estimation of its parameters using
maximum likelihood (ML), and application of diagnostic techniques which can detect the
sensitivity of the model to atypical data and evaluate the proposed model through a simulation
study and studies using real data sets of agricultural engineering. These data were obtadined in
a 167.35-ha commercial area for grain production, in Cascavel city, to validate the studied model.
In the study with simulated data and large samples, estimation parameters and diagnostic
analysis showed a good performance. According to the study with real data, calculations of
AIC (Akaike s information criterion) and BIC (Bayesian information criterion) indexes, Bayes
factor as well as Q-Q plots constrution have shown that the proposed model is appropriate to fit
the obtained data. Influential cases were detected, and their removal from data set caused a
considerable change in contour maps. It is therefore concluided that Birnbaum-Saunders spatial
model is adequate to carry out studies with spatially correlated data. Is is also an alternative
model to the normal model when the data set present positive asymmetrical distribution / O conhecimento da distribuição espacial de dados georrefenciados é de interesse de diversas
áreas do conhecimento, incluindo a área agrícola. Neste sentido, diversos trabalhos já foram
realizados; no entanto, a maioria destes trabalhos assumem que o processo estocástico
subjacente é gaussiano. Quando os dados associados com este processo não apresentam
normalidade, transformações de dados são usadas. E ainda que o uso dessas transformações
tenha apresentado resultados satisfatórios, considerar modelos que levem em conta as
características do fenômeno pode ser mais adequado do que a utilização do modelo
normal. O objetivo deste trabalho é propor um modelo espacial baseado na distribuição
Birnbaum-Saunders (BS). Esta distribuição tem se mostrado eficiente para modelar conjuntos
de dados formados por valores estritamente positivos e cujo comportamento apresenta
assimetria positiva e unimodalidade. A metodologia proposta neste trabalho inclui a formulação
do modelo espacial Birnbaum-Saunders, a estimação de seus parâmetros utilizando o método
de máxima verossimilhança (ML), a aplicação de técnicas de diagnóstico que permitem detectar
a sensibilidade do modelo a dados atípicos, a avaliação do modelo proposto por um estudo
de simulação e aplicação da metodologia desenvolvida em análise de dados reais da área
agrícola. Os dados utilizados para validação do modelo estudado foram obtidos em uma área
comercial de produção de grãos de 167,35 ha de Cascavel. No estudo com dados simulados,
para amostras grandes, a estimação dos parâmetros e a análise de diagnóstico apresentaram
boa performance. No estudo com dados reais, os cálculos dos índices AIC, BIC e fator Bayes
bem como a construção de Q-Q plots mostraram que o modelo proposto é adequado para
ajustar os dados. Casos influentes foram detectados e suas retiradas do conjunto de dados
causaram uma mudança considerável nos mapas de contorno. Conclui-se portanto, que o
modelo espacial Birnbaum-Saunders é adequado para realização de estudos com dados
espacialmente correlacionados, e é um modelo alternativo ao modelo normal quando o conjunto
de dados apresenta distribuição assimétrica positiva
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.unioeste.br:tede/2703 |
| Date | 02 February 2016 |
| Creators | Papani, Fabiana Magda Garcia |
| Contributors | Guedes, Luciana Pagliosa Carvalho, Lobos, Cristian Marcelo Villegas, Borssoi, Joelmir André, Assumpção, Rosangela Aparecida Botinha, Johann, Jerry Adriani |
| Publisher | Universidade Estadual do Oeste do Parana, Programa de Pós-Graduação "Stricto Sensu" em Engenharia Agrícola, UNIOESTE, BR, Engenharia |
| 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 do UNIOESTE, instname:Universidade Estadual do Oeste do Paraná, instacron:UNIOESTE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0027 seconds