Hierarquização geométrica dos preditores geoestatísticos

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorOliveira, Marcelo Silva de-
Autor(es): dc.contributorNogueira, Denismar Alves-
Autor(es): dc.contributorChaves, Lucas Monteiro-
Autor(es): dc.contributorFerreira, Eric Batista-
Autor(es): dc.contributorScalon, João Domingos-
Autor(es): dc.creatorSantos, Gérson Rodrigues dos-
Data de aceite: dc.date.accessioned2026-02-09T11:42:24Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2026-02-09T11:42:24Z-
Data de envio: dc.date.issued2014-10-03-
Data de envio: dc.date.issued2014-10-03-
Data de envio: dc.date.issued2014-10-03-
Data de envio: dc.date.issued2010-11-16-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.ufla.br/handle/1/4304-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1145644-
Descrição: dc.descriptionGeostatistics estimation is a probabilistic modeling strategy that uses sample points neighborhood information in order to consider the spatial dependence of the structure of a STOCHASTICprocess to obtain, unbiased and minimum variance estimates. Hence, the main goal of this thesis is to present the geometric hierarchy of the geostatistical linear predictors, taking into account their restrictions and respective projection subspaces. We apply the orthogonal geometric projection of the predictors in order to obtain a vector function Y(x0), (that represents a value to be predicted in the location (x0)) in the resulting vector subspace from the restrictions imposed to the predictors. As an important result obtained in our work, we show how to obtain geometric hierarchy: Conditional expectation, simple linear kriging and linear universal kriging, 1st, 2nd and 3rd, respectively. We establish practical conditions for using such predictors, and we ilustrate our findings with stochastic simulations.-
Descrição: dc.descriptionEstatística e Experimentação Agropecuária-
Descrição: dc.descriptionA predição geoestatística faz parte da modelagem probabilística que usa a vizinhança amostrada com o intuito de fazer valer a percepção de que a estrutura de dependência espacial de um processo estocástico otimiza as PREDIÇÕES, sem viés e com variância mínima. Assim, objetiva-se neste trabalho de tese apresentar a hierarquização geométrica dos preditores lineares geoestatísticos, considerando suas restrições e respectivos subespaços de projeção. Para tanto, adota-se a abordagem geométrica desses preditores, visando a projeção ortogonal de uma função-vetor Y(x0) (que representa um valor a ser predito na localização x0) no subespaço vetorial resultante das restrições impostas. Como resultado, cita-se a hierarquia geométrica obtida: a esperança condicional, em primeiro lugar, a krigagem linear simples, em segundo lugar, e a krigagem linear universal, em terceiro lugar, devido a dimensão dos subespaços de projeção, com ilustração, também, através de simulação estocástica. Além disso, ficam estabelecidas as condições para a utilização prática de tais preditores.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Publicador: dc.publisherUNIVERSIDADE FEDERAL DE LAVRAS-
Publicador: dc.publisherDEX - Departamento de Ciências Exatas-
Publicador: dc.publisherUFLA-
Publicador: dc.publisherBRASIL-
Direitos: dc.rightsacesso aberto-
Palavras-chave: dc.subjectGeoestatística-
Palavras-chave: dc.subjectEspaços de Hilbert-
Palavras-chave: dc.subjectEsperança condicional-
Palavras-chave: dc.subjectKrigagem-
Palavras-chave: dc.subjectHierarquização geométrica-
Palavras-chave: dc.subjectGeostatistics-
Palavras-chave: dc.subjectHilbert spaces-
Palavras-chave: dc.subjectConditional expectation-
Palavras-chave: dc.subjectKriging-
Palavras-chave: dc.subjectGeometric hierarchy-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ_NÃO_INFORMADO-
Título: dc.titleHierarquização geométrica dos preditores geoestatísticos-
Título: dc.titleGeometric hierarchy of geometrical predictors-
Tipo de arquivo: dc.typetese-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA)

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