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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Ribeiro Junior, Paulo Justiniano, 1967- | - |
| Autor(es): dc.contributor | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Curso de Graduação em Estatística e Ciência de Dados | - |
| Autor(es): dc.creator | Alves, Caio Gomes | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-09-01T13:13:50Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-09-01T13:13:50Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-08-27 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-08-27 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2023 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://hdl.handle.net/1884/98127 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/1884/98127 | - |
| Descrição: dc.description | Orientador: Prof. Dr. Paulo Justiniano Ribeiro Junior | - |
| Descrição: dc.description | Monografia (graduação) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Curso de Graduação em Estatística | - |
| Descrição: dc.description | Inclui referências | - |
| Descrição: dc.description | Resumo : A modelagem geoestatística para dados não-gaussianos usualmente se dá por meio de métodos baseados em reamostragem por MCMC (Monte Carlo Markov Chain), que apresentam problemas inerentes quanto à complexidade computacional e convergência dos estimadores, que são agravados com o crescimento da quantidade de dados amostrados. Este trabalho tem como objetivo análise e modificação de algoritmos computacionais para a estimação de parâmetros de modelos espaciais lineares mistos generalizados (SGLMMs), por meio da maximização da log-verossimilhança usando a aproximação de Laplace. Utilizou-se a linguagem de programação R, a avaliação das funções foi feita por meio de um estudo de simulação, com o objetivo de investigar o comportamento dos estimadores obtidos sob diferentes condições, que mostra que os mesmos possuem propriedades como o não-viés para amostras grandes e consistência. Posteriormente, foi realizado o ajuste de diferentes modelos à duas bases de dados reais, que possuem dados não-gaussianos, como motivação de aplicação dos métodos desenvolvidos | - |
| Formato: dc.format | 1 recurso online : PDF. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Geologia - Métodos estatísticos | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Algorítmos computacionais | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Modelos lineares (Estatística) | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Processos gaussianos | - |
| Título: dc.title | Estimação por máxima verossimilhança em modelos espaciais lineares mistos generalizados baseada na aproximação de Laplace | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional - Rede Paraná Acervo | |
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