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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Santos, Gerson Rodrigues dos | - |
| Autor(es): dc.creator | Oliveira, Marcelo Silva de | - |
| Autor(es): dc.creator | Louzada, João Marcos | - |
| Autor(es): dc.creator | Santos, Adriana Maria Rocha Trancoso | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T12:13:45Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T12:13:45Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-11-15 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-11-15 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2011-07 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/45524 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://doi.org/10.17224/EnergAgric.2011v26n2p49-55 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1157065 | - |
| Descrição: dc.description | The Simple Kriging (SK) is the geostatistical method of prediction which takes the average function of a known stochastic process. The Universal Kriging (UK) is the method for cases in which the stochastic process is not stationary, ie, the process has a trend. The objective of this work was to compare the prediction uncertainty of these two kriging methods, taking the average kriging variance between sample values and predicted values obtained by jackknife. The result was that, although there is a limiting factor in its use (the knowledge of the mean), KS is presented as a more accurate predictor than the KU (result obtained by stochastic simulation). | - |
| Descrição: dc.description | A Krigagem Simples (KS) é o método de estimação da Geoestatística em que se assume a função média do processo estocástica conhecida. Já a Krigagem Universal (KU) é o método para os casos em que o processo estocástico não é estacionário, ou seja, o processo apresenta uma tendência. Assim, objetiva-se com este trabalho comparar essas duas krigagens quanto à incerteza de predição, tomando a variância de krigagem média entre as realizações e os valores preditos, obtida através da autovalidação, como critério de julgamento. Observa-se que, apesar de um fator limitante em sua utilização (o conhecimento da média), a KS apresenta-se como um preditor mais preciso que a KU (resultado obtido por simulação estocástica). | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” - UNESP | - |
| Direitos: dc.rights | restrictAccess | - |
| ???dc.source???: dc.source | Revista Energia na Agricultura | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Hierarquização geométrica | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Espaços de Hilbert | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Simulação estocástica | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Geometric hierarchy | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Hilbert spaces | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Stochastic simulation | - |
| Título: dc.title | Krigagem Simples versus Krigagem Universal: qual o preditor mais preciso? | - |
| Título: dc.title | Simple Kriging versus Universal Kriging: which one is the most accurate predictor? | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Artigo | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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