Made available in DSpace on 2014-06-12T18:29:09Z (GMT). No. of bitstreams: 2
arquivo4274_1.pdf: 5027595 bytes, checksum: 37a31f281a0f888465edbdc60cb2db39 (MD5)
license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5)
Previous issue date: 2008 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Nessa tese estudamos a estimação por máxima verossimilhança (MV) do parâmetro de aspereza
da distribuição G 0
A de imagens com speckle (Frery et al., 1997). Descobrimos que, satisfeita
uma certa condição dos momentos amostrais, a função de verossimilhança é monótona e as estimativas
MV são infinitas, implicando uma região plana. Implementamos quatro estimadores
de correção de viés em uma tentativa de obter estimativas MV finitas. Três dos estimadores
são obtidos da literatura sobre verossimilhança monótona (Firth, 1993; Jeffreys, 1946) e um,
baseado em reamostragem, é proposto pelo autor. Fazemos experimentos numéricos de Monte
Carlo para comparar os quatro estimadores e encontramos que não existe um favorito claro, a
menos quando um parâmetro (dado a priori da estimação) toma um valor específico. Também
aplicamos os estimadores a dados reais de radar de abertura sintética. O resultado desta análise
mostra que os estimadores precisam ser comparados com base em suas habilidades de classificar
regiões corretamente como ásperas, planas, ou intermediárias e não pelos seus vieses e
erros quadráticos médios
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/7128 |
| Date | 31 January 2008 |
| Creators | Matthew Pianto, Donald |
| Contributors | Cribari Neto, Francisco |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0023 seconds