Uma análise das águas dos rios Jaguari e Atibaia com uso de Imputação Múltipla Livre de Distribuição e Bootstrap em blocos

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.creatorOliveira, Eduardo Schneider Bueno de-
Autor(es): dc.creatorPião, Antonio Carlos Simões-
Autor(es): dc.creatorAngelis, Dejanira de Franceschi de-
Autor(es): dc.creatorOliveira, Eduardo Schneider Bueno de-
Autor(es): dc.creatorPião, Antonio Carlos Simões-
Autor(es): dc.creatorAngelis, Dejanira de Franceschi de-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T11:23:50Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T11:23:50Z-
Data de envio: dc.date.issued2016-12-28-
Data de envio: dc.date.issued2017-08-01-
Data de envio: dc.date.issued2017-08-01-
Data de envio: dc.date.issued2017-08-01-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/13975-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1139986-
Descrição: dc.descriptionDados longitudinais tem grande relevância em análises para avaliar diversos fatores. Por vezes, há também o problema de ausência de dados coletados em algum momento durante o estudo, o que leva à necessidade de, ou desconsiderá-los, trabalhando assim com uma amostra de menor tamanho, ou utilizar técnicas adequadas para estimar tais dados ausentes. No presente estudo, com base em dados sobre a qualidade da água nos rios Jaguari e Atibaia, são apresentados resultados de imputação múltipla de dados para dados não normais, através da "Imputação Múltipla Livre de Distribuição" e, posteriormente, resultados para a análise dos dados através de técnicas de Bootstrap em blocos. Por fim, são apresentados os resultados práticos obtidos através da análise realizada, a fim de identificar resumidamente a situação de ambos os rios ao longo dos 15 anos de estudo.-
Descrição: dc.descriptionABSTRACT: Dados longitudinais tem grande relevância em análises para avaliar diversos fatores. Por vezes, há também o problema de ausência de dados coletados em algum momento durante o estudo, o que leva à necessidade de, ou desconsiderá-los, trabalhando assim com uma amostra de menor tamanho, ou utilizar técnicas adequadas para estimar tais dados ausentes. No presente estudo, com base em dados sobre a qualidade da água nos rios Jaguari e Atibaia, são apresentados resultados de imputação múltipla de dados para dados não normais, através da "Imputação Múltipla Livre de Distribuição" e, posteriormente, resultados para a análise dos dados através de técnicas de Bootstrap em blocos. Por fim, são apresentados os resultados práticos obtidos através da análise realizada, a fim de identificar resumidamente a situação de ambos os rios ao longo dos 15 anos de estudo.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Publicador: dc.publisherUniversidade Federal de Lavras-
Relação: dc.relationhttp://www.biometria.ufla.br/index.php/BBJ/article/view/247/74-
Direitos: dc.rightsAttribution 4.0 International-
Direitos: dc.rightsAttribution 4.0 International-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
???dc.source???: dc.sourceREVISTA BRASILEIRA DE BIOMETRIA; Vol 34 No 4 (2016); 543-563-
???dc.source???: dc.source1983-0823-
Palavras-chave: dc.subjectImputação múltipla-
Palavras-chave: dc.subjectBootstrap em blocos-
Palavras-chave: dc.subjectÁgua - Qualidade-
Palavras-chave: dc.subjectMultiple imputation-
Palavras-chave: dc.subjectBlocks bootstrap-
Palavras-chave: dc.subjectWater - Quality-
Título: dc.titleUma análise das águas dos rios Jaguari e Atibaia com uso de Imputação Múltipla Livre de Distribuição e Bootstrap em blocos-
Título: dc.titleAn analysis of the water of rivers Jaguari and Atibaia using distribution-free multiple imputation and blocks bootstrap-
Tipo de arquivo: dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article-
Tipo de arquivo: dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion-
Tipo de arquivo: dc.typePeer-reviewed Article-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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